达格斯图尔报告,第10卷,第3期



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达格斯图尔报告,第10卷,第3期,2020年3月,完整版

摘要
达格斯图尔报告,第10卷,第3期,2020年3月,完整版

引用为

《达格斯图尔报告》,第10卷,第3期,第1-72页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2020年)


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@第{DagRep.10.3条,title={{Dagstuhl Reports,第10卷,第3期,2020年3月,完整版}},页数={1--72},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2020年},体积={10},数字={3},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.10.3},URN={URN:nbn:de:0030-drops-134271},doi={10.4230/DagRep.10.3},annote={关键词:达格斯图尔报告,第10卷,第3期,2020年3月,完整版}}
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达格斯图尔报告,目录,第10卷,第3期,2020年

摘要
达格斯图尔报告,目录,第10卷,第3期,2020年

引用为

《达格斯图尔报告》,第10卷,第3期,第i-ii页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2020年)


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@第{DagRep.10.3.i条,title={{Dagstuhl Reports,目录,第10卷,第3期,2020年}},页面={i--ii},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2020年},体积={10},数字={3},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/documents/10.4230/DagRep.10.3.i},URN={URN:nbn:de:0030-drops-134282},doi={10.4230/DagRep.10.3.i},annote={关键词:目录,前沿内容}}
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极端规模模拟数值算法设计中的弹性(Dagstuhl研讨会20101)

作者:Luc Giraud、Ulrich Rüde和Linda Stals


摘要
这项工作是基于2020年3月1日至6日在达格斯图尔宫举行的题为“极限规模模拟数值算法设计的弹性”的研讨会,所有作者都参加了该研讨会。高级超级计算的特点是计算速度非常高,但需要耗费大量资源。按照exascale系统的预测,在耗电20 MW的系统上运行48小时的典型大规模计算将耗电100万kWh,相当于执行10^{23}浮点操作的10万欧元能源成本。如果几百万个并行进程中的任何一个在执行过程中失败,那么丢失整个计算显然是不可接受的。此外,如果单个操作发生位滑动错误,是否应该将整个计算声明为无效?再现性本身的概念是什么呢:是否应该修改和完善科学的核心范式,以获得大规模模拟所获得的结果?传统弹性技术的幼稚版本无法扩展到exascale机制:由于主内存占用数十PB,频繁地将检查点数据同步写入后台存储将在运行时和能耗方面产生无法忍受的开销。预测表明,平均故障间隔时间可能低于从此类检查点恢复的时间,因此,如果不研究可靠的替代方案,大规模计算可能不会取得任何进展。必须设计更先进的复原技术。关键可能在于利用先进的系统功能以及特定的应用知识。研究将面临两个基本问题:(1)特定计算的可靠性要求是什么,以及(2)我们如何最好地设计算法和软件来满足这些要求?虽然用例分析可以帮助理解特定的可靠性要求,但补救措施的构建目前是开放的。一种方法是在检测到错误的情况下,改进系统或应用程序级别的检查点和回滚策略。开发人员可以使用故障通知接口和灵活的运行时系统以依赖于应用程序的方式响应节点故障。面对无法检测的软误差,可能需要新的数值算法或更多的随机计算方法来满足精度要求。这些想法构成了研讨会的一个重要主题。此次达格斯图尔研讨会的目标是汇集在exascale计算领域具有专业知识的各类科学家,讨论使应用程序能够抵御检测到的和未检测到的故障的新方法。特别是,与会者探讨了算法和应用程序在应对这一挑战所需的整体方法中的作用。本文收集了关于算法、应用程序和系统在实现极端规模模拟的恢复能力方面的广泛观点。最终目标是激发新想法,鼓励制定具体解决方案,以全面实现这种恢复力。

引用为

Luc Giraud、Ulrich Rüde和Linda Stals。极端规模模拟数值算法设计中的弹性(Dagstuhl研讨会20101)。《达格斯图尔报告》,第10卷,第3期,第1-57页,达格斯图宫-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2020年)


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@第{giraud_et_al:DagRep.10.3.1条,author={Giraud、Luc和R\“{u} 德、Ulrich和Stals、Linda}、,title={{极限规模模拟数值算法设计中的弹性(Dagstuhl研讨会20101)}},页数={1--57},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2020年},体积={10},数字={3},editor={Giraud、Luc和R\“{u} 德、Ulrich和Stals、Linda}、,publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.10.3.1},URN={URN:nbn:de:0030-drops-134290},doi={10.4230/DagRep.10.3.1},annote={关键词:数值算法,并行计算机体系结构,容错,弹性}}
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张量计算:应用与优化(Dagstuhl研讨会20111)

作者:保罗·比廷内西(Paolo Bientinesi)、大卫·哈姆(David Ham)、黄芙蓉(Furong Huang)、保罗·H·J·凯利(Paul H.J.Kelly)、克里斯蒂安·伦戈尔(Christian Lengauer)和萨达·


摘要
张量是矩阵的高维类似物,是计算科学和数据科学中许多应用的关键数据抽象。与用于矩阵计算的高性能数值库在各种硬件平台上的广泛可用性相比,目前用于高性能张量计算的软件基础设施有限。最近的研究进展导致了许多机器学习算法在张量计算方面的公式化。张量计算也成为数据科学和计算科学中许多算法的基本构建块。因此,一些并行工作的目标是开发库、框架和特定于域的编译器,以支持对高性能张量计算不断增长的需求。然而,目前各个开发小组之间的协调很少。此外,开发用于张量计算的高性能库/框架的团队仍然与使用张量作为关键数据抽象来开发应用程序的研究社区脱节。达格斯图尔研讨会的主要目标是将以下两个群体聚集在一起:第一个是来自以张量计算为中心开发应用程序的学科的研究人员,第二个是开发高效张量计算原语的软件基础设施的研究人员。来自前一组的邀请包括机器学习和数据分析专家,以及开发基于张量的应用程序的计算科学家。后一组的受邀者包括编译器优化专家和数值方法专家。在这四个研究团体之间进行了富有成果的意见交流,讨论了张量计算的各种需求和用途,以及开发满足这些需求的高性能软件的挑战/机遇。

引用为

保罗·比廷内西(Paolo Bientinesi)、大卫·哈姆(David Ham)、黄芙蓉(Furong Huang)、保罗·H·J·凯利(Paul H.J.Kelly)、克里斯蒂安·伦戈尔(Christian Lengauer)和萨达·萨。张量计算:应用与优化(Dagstuhl研讨会20111)。《达格斯图尔报告》,第10卷,第3期,第58-70页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2020)


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@第{条bientinesi_et_al:DagRep.10.3.58,author={比安蒂内西、保罗和哈姆、大卫和黄、芙蓉和凯利、保罗·H·J·和伦格、克里斯蒂安和萨达亚潘、萨代},title={{张量计算:应用与优化(Dagstuhl研讨会20111)}},页数={58--70},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2020年},体积={10},数字={3},editor={比安蒂内西、保罗和哈姆、大卫和黄、芙蓉和凯利、保罗·H·J·和伦格、克里斯蒂安和萨达亚潘、萨代},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.10.3.58},URN={URN:nbn:de:0030-drops-134303},doi={10.4230/DagRep.10.3.58},annote={关键词:编译器,计算科学,线性代数,机器学习,数值方法}}

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