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ANSYS* 助力扩展仿真性能

基于仿真的设计需要出色的速度

设计仿真软件改变了企业设计产品的方式,企业不仅能够更加快速地了解和测试更多设计选项,还能减少对物理样机的需求。 ANSYS 软件在这种转变中发挥了核心作用,目前,财富 500 强企业的前 100 家工业公司中,有 96 家采用了该软件。

Authored by Mike P. (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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基于英特尔® 架构加速金融应用

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Authored by George Raskulinec (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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案例研究: 使用分布式优化框架在 Monte Carlo 欧式期权方面实现高级性能

1. 简介

Monte Carlo 使用统计计算方法解决复杂的科学计算问题。 它创新地使用随机数字模拟一个问题输入结果的不确定性,并通过处理重复的参数抽样获得一个确定的结果和解决一些以其他方式无法解决的问题。 该方法最早起源于上世纪 40 年代末,由参与“曼哈顿”计划的核物理学家们率先提出。 并采用摩纳哥最大的赌城 Monte Carlo 来命名。

Authored by Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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案例研究: 针对计算密集型循环对比结构数组和数组结构的数据布局

by Paul Besl

Authored by Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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什么是代码现代化?

现代高性能计算机由下列资源组合构建而成:多核处理器、

Authored by Mike P. (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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基于 HIROMB‐BOOS‐Model 3D 海洋代码实现更出色的并发性和 SIMD

通过发挥英特尔® 至强融核™ 协处理器的优势,第 3 章“High Performance Parallelism Pearls”的作者能够对代码进行改进和现代化改造,并“实现出色的扩展、矢量化、带宽利用率和性能功耗比。

Authored by Karthik Raman (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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面向同步异构计算的结构化性能优化框架

随着 HP Apollo 6000 系统的 ProLiant XL250a 服务器宣布支持英特尔® 至强融核™ 协处理器,基于多核主机系统和众核加速器设备的异构计算平台在进军主流 HPC 计算市场方面实现了重大飞跃。 尽管许多应用开发商尝试使用该平台的方式与 GPGPU 加速平台相同,但这种做法会降低多核主机处理器的处理能力,以及企业 IT 运营的效率。

Authored by Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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著作 - High Performance Parallelism Pearls

A look into the contents of the two "Pearls" books, edited by James Reinders and Jim Jeffers. These books contain a collection of examples of code modernization.
Authored by Mike P. (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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异构分布式系统上的有限差分

Our building block is the FD compute kernels that are typically used for RTM (reverse time migration) algorithms for seismic imaging. The computations performed by the ISO-3DFD (Isotropic 3-dimensional finite difference) stencils play a major role in accurate imaging of complex subsurface structures in oil and gas surveys and exploration. Here we leverage the ISO-3DFD discussed in [1] and [2] and...
Authored by Leonardo B. (Intel) Last updated on 07/06/2019 - 16:40
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第 2 集:自动矢量化和数组符号

我们将讨论编译器的自动矢量特性,它可用于哪里以及如何诊断它。 不过今天的讨论只涵盖自动矢量化的基本原则。 在接下来一章的课程中,我们将介绍面向矢量化的代码优化。

Authored by Last updated on 04/26/2019 - 04:06