Este é o aplicativo Linux chamado ParallelStencil.jl, cuja versão mais recente pode ser baixada como ParallelStencil.jl0.14.3sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado ParallelStencil.jl com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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ParallelStencil.jl
DESCRIÇÃO
O ParallelStencil capacita cientistas de domínio a escrever código de alto nível independente de arquitetura para cálculos de estêncil paralelos de alto desempenho em GPUs e CPUs. Desempenho semelhante ao CUDA C / HIP pode ser alcançado, o que normalmente é uma grande melhoria em relação ao desempenho alcançado ao usar apenas programação de matriz de GPU CUDA.jl ou AMDGPU.jl. Por exemplo, um solucionador de gelo raso 2-D apresentado na JuliaCon 2020 [1] obteve um desempenho quase 20 vezes melhor do que uma implementação de programação de matriz de GPU correspondente; em termos absolutos, atingiu 70% do limite superior teórico de desempenho da GPU Nvidia P100 usada, conforme definido pela métrica de taxa de transferência efetiva, T_eff. O ParallelStencil depende dos recursos de programação de kernel nativos de CUDA.jl e AMDGPU.jl e de Base.Threads para cálculos de alto desempenho em GPUs e CPUs, respectivamente. Ele é perfeitamente interoperável com ImplicitGlobalGrid.jl, que renderiza a paralelização distribuída de aplicativos de GPU e CPU baseados em estêncil.
Recursos
- Paralelização e otimização com uma chamada de macro
- Cálculos de estêncil com notação matemática próxima
- Interoperabilidade perfeita com pacotes de comunicação e comunicação oculta
- Suporte para programação de kernel de baixo nível independente de arquitetura
- Documentação do módulo que pode ser chamada do Julia REPL / IJulia
- Miniaplicativos concisos de uma ou várias xPUs
Linguagem de Programação
Julia
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/parallelstencil-jl.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
