Fast and scalable evaluation of pairwise potentials
Fast and scalable evaluation of pairwise potentials
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快速且可扩展的成对电位评估
DOI：
10.1016/j.cpc.2020.107248
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发表时间：
2020
影响因子：
6.3
通讯作者：
Shanker, B.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hughey, S.;Alsnayyan, A.;Aktulga, H.M.;Gao, T.;Shanker, B.
1999年，李晓波（|R|），在许多领域发挥着关键作用;这些领域包括生物物理学、电气工程、流体动力学、扩散物理学、固态物理学等等。需要迅速评估这些潜力的N粒子引起了经典的N体问题。在本文中，我们提出了可扩展的并行算法，这些潜力的高度非均匀分布的评估。用于评估这些潜力的基本方法依赖于加速笛卡尔展开（ACE）框架，该框架是准内核独立的，要求内核与已知导数可微。所提出的结果表明，精度控制，低成本，和并行可扩展性提供了这种方法的几个示例内核和分布高达50亿粒子16384 CPU内核。该算法的潜在应用包括计算物理、工程、机器学习等各种学科。
Pair potentials or kernels, ψ (| r|), play a critical role in a number of areas; these include biophysics, electrical engineering, fluid dynamics, diffusion physics, solid state physics, and many more. The need to evaluate these potentials rapidly for N particles gives rise to the classical N-body problem. In this paper, we present scalable parallel algorithms for evaluation of these potentials for highly non-uniform distributions. The underlying methodology for evaluating these potentials relies on the accelerated Cartesian expansion (ACE) framework that is quasi-kernel-independent with the requirement that the kernel be differentiable with known derivatives. The results presented demonstrate the accuracy control, low cost, and parallel scalability offered by this method for several example kernels and distributions of up to 5 billion particles on 16384 CPU cores. Potential applications of the algorithm include various disciplines of computational physics, engineering, machine learning, among others.
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自由空间斯托克斯势的快速埃瓦尔德求和
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
Ludvig af Klinteberg;D. S. Shamshirgar;A. Tornberg
通讯作者：
A. Tornberg
影响因子：
5.7
作者：
S. Hughey;H. Aktulga;M. Vikram;Mingyu Lu;B. Shanker;E. Michielssen
通讯作者：
S. Hughey;H. Aktulga;M. Vikram;Mingyu Lu;B. Shanker;E. Michielssen
影响因子：
4.1
作者：
Cheng, Hongwei;Crutchfield, William Y.;Zhao, Junsheng
通讯作者：
Zhao, Junsheng
算法967
影响因子：
2.7
作者：
D. Malhotra;G. Biros
通讯作者：
G. Biros
影响因子：
4.1
作者：
Fong, William;Darve, Eric
通讯作者：
Darve, Eric