Počet záznamů: 1
Efficient parallel generation of many-nucleon basis for large-scale ab initio nuclear structure calculations
- 1.
SYSNO ASEP 0491174 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Efficient parallel generation of many-nucleon basis for large-scale ab initio nuclear structure calculations Tvůrce(i) Langr, D. (CZ)
Dytrych, Tomáš (UJF-V) ORCID, SAI
Oberhuber, T. (CZ)
Knapp, F. (CZ)Celkový počet autorů 4 Zdroj.dok. Lecture Notes in Computer Science, Parallel Processing and Applied Mathematics. - Berlin : Springer Verlag, 2018 - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-319-78054-2 Rozsah stran s. 341-350 Poč.str. 10 s. Forma vydání Tištěná - P Akce 12th Internatnional Conference on Parallel Processing and Aplied Mathematics (PPAM 2017) Datum konání 10.09.2017 - 13.09.2017 Místo konání Czestochowa Země PL - Polsko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. DE - Německo Klíč. slova Ab initio ; basis generation ; many-nucleon basis ; nuclear structure ; parallel algorithm Vědní obor RIV BA - Obecná matematika Obor OECD Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) CEP GA16-16772S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UJF-V - RVO:61389005 UT WOS 000458563900032 EID SCOPUS 85044764561 DOI https://doi.org/10.1007/978-3-319-78054-2_32 Anotace We address the problem of generating a many-nucleon basis for ab initio nuclear structure modeling, which quickly becomes a significant runtime bottleneck for large model spaces. We first analyze the original basis generation algorithm, which does not employ multi-threading parallel paradigm. Based on the analysis, we propose and empirically evaluate a new efficient scalable basis generation algorithm. We report a reduction of basis generation runtime by a factor of 42 on the Blue Waters supercomputer and by two orders of magnitude on our test-bed computer system with Broadwell CPUs. Pracoviště Ústav jaderné fyziky Kontakt Markéta Sommerová, sommerova@ujf.cas.cz, Tel.: 266 173 228 Rok sběru 2019
Počet záznamů: 1