Development of a framework for adaptive mesh refinement on GPU supercomputers using a novel dynamic load balancing.

使用新颖的动态负载平衡开发 GPU 超级计算机上的自适应网格细化框架。

基本信息

  • 批准号：
    17K00165
  • 负责人：
    Shimokawabe Takashi
  • 金额：
    $ 2.91万
  • 依托单位：
    The University of Tokyo
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份：
    2017
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2017-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
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会议论文数量（0）
专利数量（0）
AMR 法フレームワークの大規模 GPU 計算に向けた発展
AMR方法框架向大规模GPU计算的演进
  • DOI：
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    下川辺 隆史;小野寺 直幸
  • 通讯作者：
    小野寺 直幸
AMR Framework to Realize Effective High-resolution Simulations on Multiple GPUs
AMR 框架可在多个 GPU 上实现有效的高分辨率模拟
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takashi Shimokawabe and Naoyuki Onodera
  • 通讯作者：
    Takashi Shimokawabe and Naoyuki Onodera
Communication reduced multi-time-step algorithm for the AMR-based lattice Boltzmann method on GPU-rich supercomputers
富含 GPU 的超级计算机上基于 AMR 的格子玻尔兹曼方法的通信减少多时间步算法
  • DOI：
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Naoyuki Onodera;Yasuhiro Idomura;Yussuf Ali;Takashi Shimokawabe
  • 通讯作者：
    Takashi Shimokawabe
An AMR Framework for Realizing Effective High-Resolution Simulations on Multiple GPUs
用于在多个 GPU 上实现有效高分辨率模拟的 AMR 框架
  • DOI：
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takashi Shimokawabe;Takayuki Aoki;and Naoyuki Onodera
  • 通讯作者：
    and Naoyuki Onodera
AMR Framework for Realizing Effective High-Resolution Simulations on GPU
用于在 GPU 上实现有效高分辨率模拟的 AMR 框架
  • DOI：
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takashi Shimokawabe;Takayuki Aoki and Naoyuki Onodera
  • 通讯作者：
    Takayuki Aoki and Naoyuki Onodera
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    Hidenori Kuwakado and Shoichi Hirose and Masahiro Mambo

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