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J-GLOBAL ID：202102231089817937   整理番号：21A1300272

マルチレベル高速多重極アルゴリズムのためのタスク並列性の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring Task Parallelism for the Multilevel Fast Multipole Algorithm

著者 (5件)： Lingg Michael P. (Michigan State University,Computer Science and Engineering,East Lansing,MI) ,  Hughey Stephen M. (Michigan State University,Electrical and Computer Engineering,East Lansing,MI) ,  Dikbayir Doga (Michigan State University,Computer Science and Engineering,East Lansing,MI) ,  Shanker Balasubramaniam (Michigan State University,Electrical and Computer Engineering,East Lansing,MI) ,  Aktulga Hasan Metin (Michigan State University,Computer Science and Engineering,East Lansing,MI)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HIPC  ページ： 41-50  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 振動ポテンシャルを有する問題のための高速多重法(FMM)の変種であるマルチレベル高速多重極アルゴリズム(MLFMA)は,電磁波と音響におけるもののような波動物理学に基づく問題の解を著しく加速する。MLFMAに対する既存の共有メモリ並列手法は,バルク同期並列(BSP)モデルを採用した。BSP手法はこれまで良く機能しているが,MLFMAにおける複雑なデータ依存性のため,通信/計算重複機会の活用に,より重要なことに失敗する。本論文では,共有メモリアーキテクチャのためのタスク並列MLFMA実装を開発し,その性能を改善するための最適化を論じた。次に,多数の幾何学に対するBSP実装に対する新しいタスク並列MLFMA実装を評価した。著者らの知見は,タスク並列性は一般的にBSPモデルより優れていて,ハイブリッド並列設定におけるBSPモデルに対する潜在的利点を考慮して,大規模計算におけるMLFMAのスケーラビリティ問題に対処する有望なアプローチであると考える。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  幾何学 ,  最適化 ,  電磁波 ,  波動 ,  音響 ,  振動ポテンシャル ,  記憶構造 ,  *多重化 ,  *多重極 ,  通信 ,  共有メモリ
準シソーラス用語： MLFMA ,  *マルチレベル ,  大規模計算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチレベル ,  多重極 ,  アルゴリズム ,  タスク ,  探索