Parallel Computing: Accelerating Computational Science an Engineering (CSE) – Buch gebraucht kaufen
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9781614993803
(ISBN-10: 1614993807)Die Beiträge befassen sich mit parallelen Algorithmen, numerischen Verfahren, Softwarearchitekturen und Werkzeugen für Scientific Computing. Themen sind unter anderem Skalierbarkeit, Lastverteilung, Speicher- und Kommunikationsverhalten, Fehlertoleranz, Sparse-Grid-Verfahren, Monte-Carlo-Methoden, OpenMP und MPI sowie die Nutzung von GPUs und weiteren Beschleunigern. Hinzu kommen Anwendungen aus Computational Fluid Dynamics, Mehrskalen- und Hochdimensionsproblemen, Simulation, Optimierung und datenintensiven Rechenverfahren.
Der Band verbindet damit algorithmische, softwaretechnische und hardwarebezogene Perspektiven auf High Performance Computing. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Frage, wie zunehmende Parallelität genutzt werden kann, ohne dass Kommunikationsaufwand, Speicherzugriffe oder steigende Systemkomplexität die erzielbare Rechenleistung begrenzen. / Text Englisch.
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Parallel Computing: Accelerating Computational Science and Engineering (CSE) collects contributions from the International Conference on Parallel Computing (ParCo 2013) and presents current approaches to parallel and high-performance computing in science and engineering. The volume focuses on methods for executing computationally demanding models and simulations efficiently on multicore processors, massively parallel systems, clusters, and heterogeneous CPU/GPU architectures.
The contributions address parallel algorithms, numerical methods, software architectures, and tools for scientific computing. Topics include scalability, load balancing, memory and communication behavior, fault tolerance, sparse-grid techniques, Monte Carlo methods, OpenMP and MPI, as well as the use of GPUs and other accelerators. Applications extend to computational fluid dynamics, multiscale and high-dimensional problems, simulation, optimization, and data-intensive computation.
The volume therefore brings together algorithmic, software, and hardware perspectives on high-performance computing. Particular attention is given to the challenge of exploiting increasing levels of parallelism while limiting communication overhead, memory bottlenecks, and the complexity of large-scale computing systems. / Text Englisch....
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