Performance of Elbrus Processors for Computational Materials Science Codes and Fast Fourier Transform

V. Stegailov; A. Timofeev

doi:10.1007/978-3-319-99673-8_7

Публикации

?

Performance of Elbrus Processors for Computational Materials Science Codes and Fast Fourier Transform

P. 92–103.

Стегайлов В. В., Дергунов Д. О., Тимофеев А. В.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Fast Fourier Transform VASP Elbrus

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Атомистическое многомасштабное моделирование свойств и процессов в материалах и живых системах; анализ эффективности новых суперкомпьютерных технологий (2018)

В книге

Communications in Computer and Information Science

Vol. 910: Parallel Computational Technologies. , Springer, 2018.

Research on monolayer h-BN cell strain effect vacancy stability

Serzhantova M. V., Titov M. A., Obvertkin I. V., Journal of Physics: Conference Series 2019 No. 1353 Article 012020

Добавлено: 20 февраля 2023 г.

Introduction to signal processing: sampled signals

Тихонов Е. О., Sneps-Sneppe M., International Journal of Open Information Technologies 2019 Vol. 7 No. 7 P. 13–26

В статье представлены теоретические основы современного метода хранения, передачи и обработки сигналов: цифровой обработки. Это способ использовать относительно небольшое количество информации (данных) вместо непрерывного реального сигнала. Например, при передаче информации в телефонии речь сосредоточена в полосе частот до 4 кГц. Но нужна удвоенная частота дискретизации 8 кГц в цифровом виде. Это фундаментальное требование. Причина в том, что дискретизированный ...

Добавлено: 9 апреля 2022 г.

The Development of the Algorithm for Estimating the Spectral Correlation Function Based on Two-Dimensional Fast Fourier Transform

Шевгунов Т. Я., Efimov E., Kirdyashkin V. и др., , in: Intelligent Systems Reference LibraryVol. 184: Advances in Signal Processing: Theories, Algorithms, and System Control.: Springer, 2020. P. 75–86.

Добавлено: 25 августа 2020 г.

Performance and Scalability of Materials Science and Machine Learning Codes on the State-of-Art Hybrid Supercomputer Architecture

Кондратюк Н. Д., Смирнов Г. С., Agarkov A. и др., , in: Supercomputing. RuSCDays 2019. Communications in Computer and Information ScienceVol. 1129: Supercomputing. RuSCDays 2019.: Springer, 2019. P. 597–609.

Добавлено: 11 декабря 2019 г.

Быстрые Фурье-солверы для МКЭ высокого порядка с тензорными произведениями для уравнения типа Пуассона

Злотник А.А., Злотник И.А., Журнал вычислительной математики и математической физики 2020 Т. 60 № 2 С. 234–252

Представлены прямые логарифмически оптимальные в теории и быстрые на практике алгоритмы реализации метода конечных элементов (МКЭ) на основе тензорных произведений 1D пространств МКЭ высокого порядка на многомерных прямоугольных параллелепипедах для решения уравнения типа Пуассона. Они основаны на хорошо известных Фурье-подходах. Ключевыми новыми элементами являются детальное описание собственных пар 1D задач на собственные значения для МКЭ высокого порядка и быстрые ...

Добавлено: 4 сентября 2019 г.

Deploying Elbrus VLIW CPU Ecosystem for Materials Science Calculations: Performance and Problems.

Стегайлов В. В., Тимофеев А. В., , in: Supercomputing. RuSCDays 2018. Communications in Computer and Information Science, vol 965. Springer, Cham.: Springer, 2019. P. 543–553.

Добавлено: 10 марта 2019 г.

Deploying Elbrus VLIW CPU ecosystem for materials science calculations: performance and problems

Стегайлов В. В., Тимофеев А. В., , in: Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (24-25 сентября 2018 г., г. Москва).: М.: МГУ, 2018. P. 149–159.

Добавлено: 31 октября 2018 г.

Efficiency Analysis of Intel and AMD x86_64 Architectures for Ab Initio Calculations: A Case Study of VASP

Стегайлов В. В., Вечер В. С., , in: Communications in Computer and Information ScienceBook 793: Supercomputing.: Switzerland: Springer, 2017. P. 430–441.

Добавлено: 29 ноября 2017 г.

Ultrasound Image Segmentation by Using Wavelet Transform and Self-Organizing Neural Network

Ишджан З., Kurnaz M. N., Neural Information Processing – Letters and Reviews 2006 Vol. 10 No. 8-9 P. 183–191

This paper presents an improved incremental self-organizing map (I2SOM) network that uses automatic threshold (AT) value for the segmentation of ultrasound (US) images. In order to show the validity of proposed scheme, it has been compared with Kohonen’s SOM. Two-dimensional (2D) fast Fourier transform (FFT) and 2D continuous wavelet transform (CWT) were computed in order ...

Добавлено: 22 января 2015 г.