Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Parallel computing architectures like GPUs have traditionally been used to accelerate applications with dense and highly-structured workloads; however, many important applications in science and engineering are irregular and dynamic in nature, making their effective parallel implementation a daunting task. Numerical simulation of charged particle beam dynamics is one such application where the distribution...
Accurate simulation of collective effects in electron beams is one of the most challenging and computationally intractable problems in accelerator physics. More recently, researchers have developed a GPU-accelerated, high-fidelity simulation of electron beam dynamics that models the collective effects much more accurately. The simulation, however, is heavily data-intensive and memory-bound. In particular,...
We present a memory-efficient algorithm and its implementation for solving multidimensional numerical integration on a cluster of compute nodes with multiple GPU devices per node. The effective use of shared memory is important for improving the performance on GPUs, because of the bandwidth limitation of the global memory. The best known sequential algorithm for multidimensional numerical integration...
Recent development in Graphics Processing Units (GPUs) has enabled a new possibility for highly efficient parallel computing in science and engineering. Their massively parallel architecture makes GPUs very effective for algorithms where processing of large blocks of data can be executed in parallel. Multidimensional integration has important applications in areas like computational physics, plasma...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.