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J-GLOBAL ID:202202278120667201   整理番号:22A0959326

Exascaleにおける材料と分子モデリング【JST・京大機械翻訳】

Materials and Molecular Modeling at the Exascale
著者 (17件):
資料名:
巻: 24  号:ページ: 36-45  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0579B  ISSN: 1521-9615  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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エキサスケールコンピューティングへの移行は,前例のない精度と複雑性のシミュレーションを可能にする。技術的興味の複雑系に関するin silico実験で,材料および分子モデリング(MMM)アスピリンを高忠実度に絞った。この進歩は,使用するソフトウェア,特に,そのようなプラットフォームに関する効果的なワークフローとデータ管理を創造する巨大な並列性と関連する問題を利用する方法の前例のない課題を提示するであろう。U.K.ExCALIBUR計算イニシアティブの中で,著者らのU.K.led MMM設計と開発作業グループが,将来のエキサスケールソフトウェア開発を駆動する高優先度アプリケーションを同定するために,広いMMMコミュニティで働いている。著者らは,エキサスケールプラットフォームに関する新しい方法論的挑戦を提起し,各アプリケーションエリアの要件,ソフトウェア課題,およびインパクトを議論する,選択された事例研究の概要を提示する。Copyright 2022 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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CAI  ,  パターン認識  ,  図形・画像処理一般  ,  音声処理 
タイトルに関連する用語 (1件):
タイトルに関連する用語
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