کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6935350 | 868794 | 2014 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Tuning and hybrid parallelization of a genetic-based multi-point statistics simulation code
ترجمه فارسی عنوان
تنظیم و تراز ترکیبی یک کد شبیه سازی آمار چند نقطه ای مبتنی بر ژنتیک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
آمار زمین شناسی شبیه سازی تصادفی، آمار چند نقطه ای بهینه سازی کد، محاسبات موازی، الگوریتم ژنتیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
One of the main difficulties using multi-point statistical (MPS) simulation based on annealing techniques or genetic algorithms concerns the excessive amount of time and memory that must be spent in order to achieve convergence. In this work we propose code optimizations and parallelization schemes over a genetic-based MPS code with the aim of speeding up the execution time. The code optimizations involve the reduction of cache misses in the array accesses, avoid branching instructions and increase the locality of the accessed data. The hybrid parallelization scheme involves a fine-grain parallelization of loops using a shared-memory programming model (OpenMP) and a coarse-grain distribution of load among several computational nodes using a distributed-memory programming model (MPI). Convergence, execution time and speed-up results are presented using 2D training images of sizes 100Â ÃÂ 100Â ÃÂ 1 and 1000Â ÃÂ 1000Â ÃÂ 1 on a distributed-shared memory supercomputing facility.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Parallel Computing - Volume 40, Issues 5â6, May 2014, Pages 144-158
Journal: Parallel Computing - Volume 40, Issues 5â6, May 2014, Pages 144-158
نویسندگان
Oscar Peredo, Julián M. Ortiz, José R. Herrero, Cristóbal Samaniego,