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费伦茨·赫格德·吕斯

MPGOS程序包：使用GPU集成大量独立ODE系统期间的挑战和解决方案。 （英语） Zbl 1464.65004号

Commun公司。非线性科学。数字。模拟。 97，文章ID 105732，14 p.（2021）.
概述：介绍了使用大规模并行图形处理单元（GPU）体系结构集成大量独立常微分方程（ODE）过程中的挑战和高效求解技术。主要困难之一是通过主机（CPU）和设备（GPU）之间的PCI-E总线将频繁需要的内存事务最小化，例如，在计算Lyapunov指数、绕组数或最大响应图期间。第二个困难是通过利用GPU体系结构的内存层次结构来最小化缓慢的全局内存事务和内存使用。最后，一个好的GPU求解器必须有效地处理ODE系统可能的异步特征；例如，事件检测发生在不同的时间实例上，或处理不同ODE系统所需的时间步长中的数量级差异。程序包MPGOS（用C++和CUDA C软件环境编写）可以通过添加用户定义的函数来轻松解决上述问题，这些函数必须以与系统右侧类似的方式实现；通过定义独立ODE系统所有实例通用的共享参数的可能性；通过用户可编程参数，仅存储轨迹的所需属性；通过一个简单的方法，可以重叠GPU和CPU计算。本文重点对程序包的实现策略进行了详细描述。

引用于三文件

理学硕士：

65-04 与数值分析有关的问题的软件、源代码等
65升99 常微分方程的数值方法
65日元10 特定类别建筑的数值算法

关键词：

常微分方程;非线性系统;GPU编程;大规模并行体系结构

软件：

CUDA公司;开放运算语言;日晷;微分方程.jl;Matlab公司;NeuralPDE.jl公司;金苏达;MPGOS公司;奥丁
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Heged By s}，Commun（社区）。非线性科学。数字。模拟。97，文章ID 105732，第14页（2021；兹bl 1464.65004）
全文： 内政部

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