Aceasta este aplicația Linux numită ParallelStencil.jl a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca ParallelStencil.jl0.14.3sourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită ParallelStencil.jl cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
ParallelStencil.jl
DESCRIERE
ParallelStencil permite oamenilor de știință din domeniu să scrie cod de nivel înalt, independent de arhitectură, pentru calcule paralele de înaltă performanță pe GPU-uri și CPU-uri. Se pot obține performanțe similare cu CUDA C/HIP, ceea ce reprezintă de obicei o îmbunătățire semnificativă față de performanța atinsă atunci când se utilizează doar programarea GPU Array CUDA.jl sau AMDGPU.jl. De exemplu, un solver 2-D shallow ice prezentat la JuliaCon 2020 [1] a obținut o performanță de aproape 20 de ori mai bună decât o implementare corespunzătoare de programare GPU Array; în termeni absoluți, a atins 70% din limita superioară teoretică de performanță a GPU-ului Nvidia P100 utilizat, așa cum este definită de metrica de debit efectiv, T_eff. ParallelStencil se bazează pe capacitățile native de programare a kernel-ului CUDA.jl și AMDGPU.jl și pe Base.Threads pentru calcule de înaltă performanță pe GPU-uri și CPU-uri, respectiv. Este perfect interoperabil cu ImplicitGlobalGrid.jl, care redă paralelizarea distribuită a aplicațiilor GPU și CPU bazate pe șabloane.
Categorii
- Paralelizare și optimizare cu un singur apel macro
- Calcule șablon cu notație matematică de închidere
- Interoperabilitate perfectă cu pachetele de comunicare și ascunderea comunicării
- Suport pentru programare kernel de nivel scăzut, indiferent de arhitectură
- Documentația modulului apelabilă din Julia REPL / IJulia
- Miniaplicații concise cu un singur/mai multe xPU
Limbaj de programare
Julia
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/parallelstencil-jl.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
