Parallelisierung algebraischer Programm-Systeme
Parallelisierung algebraischer Programm-Systeme
批准号:
5212136
负责人:
Professor Dr. Hans-Martin Staudenmaier
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Units
财政年份:
1996
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
1995-12-31 至 2002-12-31
中文摘要
[1]〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕inbesonere zur Berechnung von meh - schleifen feynman - diagram existien en Reihe von zuverlässigen and leistungsfähigen Programmpaketen (z.B. MINCER, MATAD, Bubbles), die auf FORM aufsetzen and beeiner Vielzahl von Projekten verwendet wurden。besehr großen Problemen kann die dafaf<e:1> r benötigte Rechenzeit jedoch durchaus auf modernsten Maschinen Wochen is Monate betragen。在拉赫曼看来,teilprojjeks项目应该采用并行版本的形式进行工作和实现。基于并行并行技术的标准消息传递库(MPI和PVM)。Workstation-Cluster lauffahig。Es konnte zum einen gezeen werden, dasß durch die Parallelisierung tatsächlich eine beträchtliche Beschleunigung in realen Anwendungen zu erzeilen ist;zum anderen ermöglicht sie durch verilung des datenvolens wiederum die Bearbeitung noch größerer Problemstellungen。
英文摘要
Das Programm FORM hat in der theoretischen Teilchenphysik in den letzten Jahren eine führende Rolle bei der perturbativen Berechnung von quantenfeldtheoretischen Größen zu hohen Ordnungen eingenommen. Insbesondere zur Berechnung von Mehr-Schleifen Feynman-Diagrammen existieren eine Reihe von zuverlässigen und leistungsfähigen Programmpaketen (z.B. MINCER, MATAD, Bubbles), die auf FORM aufsetzen und bei einer Vielzahl von Projekten verwendet wurden. Bei sehr großen Problemen kann die dafür benötigte Rechenzeit jedoch durchaus auch auf modernsten Maschinen Wochen bis Monate betragen. Im Rahmen dieses Teilprojektes wurde deshalb eine parallele Version von FORM entworfen und implementiert. Der mittlerweile fertiggestellte Prototyp PARFORM ist durch Verwendung von Standard Message Passing Bibliotheken (MPI und PVM) im Prinzip auf jedem Parallelrechner bzw. Workstation-Cluster lauffähig. Es konnte zum einen gezeigt werden, daß durch die Parallelisierung tatsächlich eine beträchtliche Beschleunigung in realen Anwendungen zu erzielen ist; zum anderen ermöglicht sie durch Verteilung des Datenvolumens wiederum die Bearbeitung noch größerer Problemstellungen.
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