Библиотека PRAND: генерация параллельных потоков случайных чисел для расчетов Монте-Карло с использованием GPU

Бараш Л. Ю.; Л. Н. Щур

?

Библиотека PRAND: генерация параллельных потоков случайных чисел для расчетов Монте-Карло с использованием GPU

Cuda Альманах. 2014. № 3. С. 17–17.

Бараш Л. Ю., Щур Л. Н.

Разработаны библиотека RNGSSELIB и библиотека PRAND по параллельной генерации псевдослучайных чисел для расчетов Монте-Карло. Библиотека RNGSSELIB содержит только реализации для CPU и не требует при использовании наличия GPU или компилятора CUDA, в то время как библиотека PRAND содержит все разработанные реализации и предназначена для использования с CUDA версии 5.0 или более поздней.

Научное направление: Математика Физика Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: CUDA CUDA псевдослучайные числа pseudo-random numbers SSE SSE

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Kibkalo Vladislav, Chertopolokhov V., Mukhamedov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Analysis of the alternating minimization method for low-rank canonical polyadic decomposition in the Chebyshev norm

Морозов С. В., Calcolo 2026 Vol. 63 No. 2 Article 23

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Опыт применения сетевого анализа (SNA) в историческом нарративе полисубъектного региона (на примере валлийской хроники Brut y Tywysogyon)

Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118

Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...

Добавлено: 22 мая 2026 г.

B-facets in Dimension 4

Селянин Ф. И., Journal of Dynamical and Control Systems 2026 Vol. 32 No. 2 P. 1–16

Добавлено: 21 мая 2026 г.

Оптические методы детектирования единичных биомолекул: визуализация, сенсорика, секвенирование молекул ДНК

Мелентьев П. Н., Калмыков А. С., Гритченко А. С. и др., Успехи физических наук 2024 Т. 194 № 11 С. 1130–1145

Представлен краткий обзор достигнутого уровня оптических методов детектирования единичных молекул в биомедицинских приложениях. Показано, что регистрация флуоресценции единичных молекул красителей, ковалентно связанных с антителами (биомолекулами), совместно с использованием современных методов нанофотоники может быть применена для решения различных задач в биологии и медицине: визуализации биомолекул, токсинов, вирусных частиц, определения ультранизких концентраций аналитов напрямую во взятой пробе, ...

Добавлено: 21 мая 2026 г.

VACUUM DISCHARGE DRIVEN BY STRIPE LINE STORAGE AS A SOURCE OF EUV RADIATION

Antsiferov P.S., Stepanov L.V., Matiukhin N. D., Review of Scientific Instruments 2025 Vol. 96 No. 12 Article 123506

Добавлено: 20 мая 2026 г.

Регистрация спектров на 6.65 метровом ВУФ-УФ спектрометре с помощью многоканального детектора

Анциферов П. С., Степанов Л. В., Матюхин Н. Д., Оптика и спектроскопия 2026 Т. 134 № 2 С. 214–218

Сообщено о разработке системы регистрации спектров на ПЗС-линейке для уникального ВУФ спектрометра, построенного на основе сферической дифракционной решетки с радиусом 6.65 m. Была использована линейка HAMAMATSU S11156-2048-02, которая устанавливалась по касательной к окружности Роуланда с возможностью механического перемещения для сканирования спектра. Были получены спектрограммы в диапазоне длин волн 2130-2270 Angstrem. Описана методика сшивки регистрируемых спектральных ...

Добавлено: 20 мая 2026 г.

The VCG Mechanism, the Core, and Assignment Stages in Auctions

Ausubel L., Баранов О. В., Journal of Economic Theory 2026 Vol. 235 No. 106192

Добавлено: 20 мая 2026 г.

Upper bounds for Steklov eigenvalues of a hypersurface of revolution

Denis Seliutskii, Russian Journal of Mathematical Physics 2025 Vol. 32 No. 2 P. 399–407

Добавлено: 19 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

On a Possible Method for Separating CO Lines from the Spectrum of the Cosmic Microwave Background

Malinovsky A. M., Пилипенко С. В., Mikhalchenko A. O. и др., Astronomy Reports 2026 Vol. 70 P. 1–6

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Broadband photoluminescence of epitaxial bismuth nanowires and planar nanostructures

Kaveev A. K., Fedorov V. V., Pavlov A. V. и др., Journal of Materials Chemistry C 2026 Vol. 14 No. 7 P. 2697–2705

Добавлено: 19 мая 2026 г.

STM study of single phosphorus incorporation into silicon by heating PBr3 on Si(100)

Павлова Т. В., V.M. Shevlyuga (Шевлюга В. М., Applied Surface Science 2026 Vol. 736 P. 166813–166813

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices

Qin X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., / Series arXiv "math". 2026. No. 2603.02962.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

GEMM Algorithm for Multi-GPU Platforms with Regular Uneven Data Transfer Links

Чой Е. Р., Malkovsky S., Стегайлов В. В., , in: 11th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2025, Moscow, Russia, September 29–30, 2025, Revised Selected Papers.: Springer, 2026. Ch. 3 P. 32–47.

Добавлено: 3 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Алгоритм матричного произведения на графических ускорителях для платформ с неравномерными каналами передачи данных

Чой Е. Р., Мальковский С. И., Стегайлов В. В., В кн.: "Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления": Материалы VIII Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 15-17 сентября 2025 г.: Хабаровск: Хабаровский Федеральный исследовательский центр, 2025. Гл. 81 С. 317–320.

Работа посвящена разработке и экспериментальному исследованию параллельных алгоритмов матричного умножения и матричной экспоненты с асинхронным обменом данными, использующих принцип наложения вычислений и коммуникаций для максимизации производительности, для систем с несколькими графическими ускорителями и неоднородной топологией. Также представлены теоретические модели оптимизации размера блоков для повышения эффективности расчетов. Алгоритм матричной экспоненты реализован с поддержкой комплексных матриц через ...

Добавлено: 15 октября 2025 г.