?
Algorithm for Adaptive Mesh Redistribution in Lattice Boltzmann Simulations
Lobachevskii Journal of Mathematics. 2022. Vol. 43. No. 2. P. 513-518.
Гуськова М. С., Щур Л. Н., Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1-6
Добавлено: 19 февраля 2021 г.
Баканов В. М., Программная инженерия 2011 № 1 С. 34-38
Рассматривается проблема эффективного использования ресурсов многопроцес- сорных вычислительных систем (МВС) архитектуры MPP (Massively Parallel Processing) для расчётов по конкретным параллельным алгоритмам. Предлагается интегральный показатель эффективности выполнения данной параллельной программы на конкретной МВС, учитывающий как аппаратные показатели системы, так и качество распараллеливания программы. ...
Добавлено: 14 мая 2013 г.
Гуськова М. С., Щур Л. Н., , in : Communications in Computer and Information Science. Vol. Analysis of Images, Social Networks, and Texts. Forth Conference.: Springer, 2015. P. 992-995.
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
El-Fakih K., Barlas G., Ali M. и др., International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems 2018 Vol. 33 No. 2 P. 197-210
Добавлено: 31 октября 2018 г.
Oleg E. Bukharov, Dmitry P. Bogolyubov, Expert Systems with Applications 2015 Vol. 42 No. 15-16 P. 6177-6183
Добавлено: 17 мая 2015 г.
Лебедев П. А., Математические вопросы криптографии 2013 Vol. 4 No. 2 P. 73-80
Добавлено: 1 апреля 2013 г.
Бухаров О. Е., Мизикин А. А., Боголюбов Д. П., Промышленные АСУ и контроллеры 2013 № 7 С. 37-45
В данной статье обосновываются преимущества эволюционного подхода для решения задач разработки системы поддержки принятия решений. Рассматриваются наиболее популярные методы прогнозирования и выявления зависимостей. Приводятся преимущества использования нейронных сетей для осуществления прогнозирования и определения зависимостей между параметрами систем. Рассматриваются преимущества интервальных нейронных сетей. Оцениваются методы нахождения оптимальных входных параметров для нейронных сетей. Рассматривается реализация системы помощи ...
Добавлено: 29 ноября 2013 г.
Кондратюк Н. Д., Никольский В. П., Pavlov D. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2021 Vol. 35 No. 4 P. 312-324
Добавлено: 25 июня 2021 г.
Лебедев П. А., Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия Естественные науки 2013 № 1 (48) С. 50-60
Описан подход к реализации на программно-аппаратной платформе NVIDIA CUDA метода “четырeх русских” приведения плотных матриц с элементами из GF(2) к ступенчатому виду. Получены оценки времени работы алгоритма и рекомендации по выбору параметров алгоритма. Показано, что разработанная реализация алгоритма является самой эффективной по сравнению с существующими решениями для матриц размера 2^17 x 2^17. ...
Добавлено: 1 апреля 2013 г.
Крылов Н. А., Нольде Д. Е., Телегин П. Н. и др., Труды НИИСИ РАН 2018 Т. 8 № 6 С. 74-78
Проведено исследование производительности 2-х алгоритмов обработки результатов
молекулярной динамики (МД): расчета радиальной функции распределения (RDF) и расчета энергии на
современных вычислительных платформах. Показано, что оба алгоритма эффективно распараллеливаются
как на системах с общей памятью, так и на кластерах с распределенной памятью. Для обработки результатов
МД систем среднего размера эффективность распараллеливания расчета RDF близка к 1 в диапазоне до 100
ядер, ...
Добавлено: 10 февраля 2020 г.
Бараш Л. Ю., Щур Л. Н., Cuda Альманах 2014 № 3 С. 17-17
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. ...
Добавлено: 10 марта 2016 г.
Баканов В. М., М. : Издательство Московского государственного университета приборостроения и информатики, 2010
Рассматриваются вопросы выявле́ния скрытого параллелизма в алгорит-мах путем я́вного (построение ярусно-параллельной формы графа алгоритма) и нея́вного (методика пото́ковых - DATA-FLOW - вычислений), разработки параллельных программ в MPI-парадигме программирования и количествен-ного исследования величины ускорения вычислений при параллелизации от параметров многопроцессорной вычислительной системы и качества парал-лельных программ. Пособие имеет практическую направленность и может быть использовано студентами ...
Добавлено: 14 мая 2013 г.
Фомин Д. Б., Математические вопросы криптографии 2015 Vol. 6 No. 2 P. 99-108
Рассматриваются вопросы, связанные с реализацией на NVIDIA GPU блочного шифра типа XSL над конечным полем с MDS-матрицей линейного преобразования. Проводится сравнение полученных результатов с другими блочным шифрами ...
Добавлено: 4 мая 2019 г.
Russkov A., Roman Chulkevich, Щур Л. Н., / Cornell University. Series arXiv "math". 2020. No. 2006.00561.
Добавлено: 2 июня 2020 г.
Гуськова М. С., Буровский Е. А., Щур В. Л. и др., Lobachevskii Journal of Mathematics 2022 Vol. 43 No. 2 P. 381-385
Добавлено: 25 мая 2022 г.
Щур Л. Н., Гуськова М. С., Communications in Computer and Information Science 2021 Vol. 1131 P. 198-206
Добавлено: 20 февраля 2021 г.
Нольде Д. Е., Крылов Н. А., Телегин П. Н. и др., Труды НИИСИ РАН 2018 Т. 7 № 4 С. 157-161
На примере программного пакета Gromacs проведено исследование скорости расчета
классической молекулярной динамики на различных компьютерных системах: настольных компьютерах,
кластеров на основе процессоров x86_64, многоядерных процессоров архитектуры MIC, а также
гетерогенных систем с использованием «игровых» видеокарт или графических ускорителей. Рассмотрен
вопрос выбора оптимальной платформы для проведения расчетов молекулярной динамики. ...
Добавлено: 10 февраля 2020 г.
Загвоздина К. О., Буровский Е. А., Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 Article 012027
Добавлено: 22 января 2021 г.
Добавлено: 28 декабря 2020 г.
Гуськова М. С., Щур Л. Н., , in : Smart Modelling for Engineering Systems: Proceedings of the International Conference on Computational Methods in Continuum Mechanics (CMCM 2021). Vol. 2.: Springer Publishing Company, 2021. Ch. 21. P. 275-282.
Добавлено: 18 декабря 2021 г.
Бухаров О. Е., Боголюбов Д. П., Системный администратор 2014 № 9 С. 88-92
В статье рассматриваются вопросы разработки системы поддержки принятия решений на нейронных сетях и генетических алгоритмах, а также приводится пример успешного применения архитектуры параллельных вычислений CUDA для повышения быстродействия данной системы. ...
Добавлено: 12 сентября 2014 г.
Лебедев П. А., Journal of Physics: Conference Series 2016 Vol. 681 No. 1 P. 012048-1-012048-6
Добавлено: 3 февраля 2016 г.
Benamram Z., Тараканов А. А., Nasrabadi H. и др., Advances in Water Resources 2016 Vol. 96 P. 170-1779
Добавлено: 28 октября 2022 г.