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考试

swMATH ID: 44938
软件作者: 德米特里·利亚克(Dmitry I.Lyakh);Thien Nguyen;丹尼尔·克劳迪诺;尤金·杜米特里斯库;亚历山大·麦卡斯基
描述: ExaTN:可扩展GPU加速Exascale通用张量网络的高性能处理。我们介绍了ExaTN(Exascale Tensor Networks),这是一个可扩展的GPU加速C++库,可以在共享和分布式内存高性能计算平台上表达和处理张量网络,包括那些配备GPU加速器的平台。具体来说,ExaTN提供了构建、转换和数值评估具有任意图形结构和复杂性的张量网络的能力。它还为给定张量网络内张量因子的优化提供了算法原语,以便找到所选张量网络泛函的极值,这是量子多体理论和量子激励机器学习中的关键数值过程之一。ExaTN公开的数值基元为构造相当复杂的张量网络算法提供了基础。我们列举了可以受益于我们图书馆功能的多个应用领域,包括凝聚态物理、量子化学、量子电路模拟以及量子和经典机器学习,对于其中一些,我们提供了初步的演示和性能基准测试,只是为了强调我们的库的广泛实用性
主页: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fams.2022.838601/full
源代码:  https://github.com/ORNL-QCI/exatn
依赖项: C类++
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