Parallel Machine Models and Algorithm Implementation

并行机模型和算法实现

基本信息

  • 批准号:
    8907960
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    1989
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1989-08-01 至 1993-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Parallel computer systems are easier to build than to use effectively. One goal of this research is to implement, measure, and analyze the performance of a wide variety of algorithms on current generation parallel computers. The PIs wish to gain experience with, and insight into, the practical problems arising in the efficient use of such machines to solve realistic computational problems using a wide variety of algorithm design techniques. A second goal is to use experience gained from this implementation effort to develop refined theoretical models of such computers. The models that are most popular in the theoretical community are felt to be oversimplified. It is hope that new models can be formulated that remain simple, yet better focus attention on the key performance issues relevant to these parallel machines.
并行计算机系统容易建立而不是有效使用。 本研究的一个目标是实施,测量和分析 各种算法在当前一代上的性能 并行计算机 PI希望获得经验和洞察力 实际问题,在有效利用这些 机器来解决现实的计算问题,使用各种各样的 算法设计技术。 第二个目标是利用经验 从这一实施工作中获得的经验, 这些计算机的模型。 最受欢迎的车型 理论界认为这过于简单化了。 人们希望 新的模式可以制定,保持简单,但更好的重点 注意与这些并行的关键性能问题 机械.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Walter Ruzzo其他文献

Walter Ruzzo的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Walter Ruzzo', 18)}}的其他基金

Parallel Algorithms and Complexity Theory
并行算法和复杂性理论
  • 批准号:
    8703196
  • 财政年份:
    1987
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Computational Complexity Theory for Highly Parallel Systems
高度并行系统的计算复杂性理论
  • 批准号:
    8306622
  • 财政年份:
    1983
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Computational Complexity Theory For Highly Parallel Systems
高度并行系统的计算复杂性理论
  • 批准号:
    8007428
  • 财政年份:
    1980
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

Investigating the potential for developing self-regulation in foreign language learners through the use of computer-based large language models and machine learning
通过使用基于计算机的大语言模型和机器学习来调查外语学习者自我调节的潜力
  • 批准号:
    24K04111
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
AI4PEX: Artificial Intelligence and Machine Learning for Enhanced Representation of Processes and Extremes in Earth System Models
AI4PEX:人工智能和机器学习,用于增强地球系统模型中过程和极值的表示
  • 批准号:
    10103109
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    EU-Funded
Synergising Process-Based and Machine Learning Models for Accurate and Explainable Crop Yield Prediction along with Environmental Impact Assessment
协同基于流程和机器学习模型,实现准确且可解释的作物产量预测以及环境影响评估
  • 批准号:
    BB/Y513763/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Research Grant
XTRIPODS: Algorithms and Machine Learning in Data Intensive Models
XTRIPODS:数据密集型模型中的算法和机器学习
  • 批准号:
    2342527
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: NSF-BSF: SaTC: CORE: Small: Detecting malware with machine learning models efficiently and reliably
协作研究:NSF-BSF:SaTC:核心:小型:利用机器学习模型高效可靠地检测恶意软件
  • 批准号:
    2338301
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: NSF-BSF: SaTC: CORE: Small: Detecting malware with machine learning models efficiently and reliably
协作研究:NSF-BSF:SaTC:核心:小型:利用机器学习模型高效可靠地检测恶意软件
  • 批准号:
    2338302
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Artificial Intelligence and Machine Learning for Enhanced Representation of Processes and Extremes in Earth System Models (AI4PEX)
人工智能和机器学习增强地球系统模型中过程和极值的表示(AI4PEX)
  • 批准号:
    10093450
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    EU-Funded
Toxicology-testing platform integrating immunocompetent in vitro/ex vivo modules with real-time sensing and machine learning based in silico models for life cycle assessment and SSbD
毒理学测试平台,将免疫活性体外/离体模块与基于硅模型的实时传感和机器学习相结合,用于生命周期评估和 SSbD
  • 批准号:
    10100967
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    EU-Funded
Machine learning-based prediction models for morbidity and mortality risk of cardiometabolic diseases in post-disaster residents by using the Fukushima longitudinal health data
利用福岛纵向健康数据基于机器学习的灾后居民心脏代谢疾病发病和死亡风险预测模型
  • 批准号:
    24K13482
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Elements: Portable Machine Learning Models for Experimental Nuclear Physics
元素:实验核物理的便携式机器学习模型
  • 批准号:
    2311263
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 29.9万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了