Elsevier / Physica A
Ainuautori retsenseeritud artikkel
Monte Carlo uuring nihke ja dispersiooni vähendamisest trendieemaldusega fluktuatsioonianalüüsis (DFA).
GRUENCY / Teadusarvutused
Tööjaamad teadusarvutusteks
Simulatsioonid ja numbrilised uuringud tähendavad pikki järelevalveta arvutusi, suurt mälukasutust ja tulemusi, mis peavad olema õiged. GRUENCY ehitab sellise töö jaoks tööjaamu. Selle asutaja Sebastian Michalski teeb ise Monte Carlo uuringuid.
Vastavalt lahendajale
- Protsessori ja GPU tasakaal valitud teie kasutatavate koodide järgi
- ECC-mälu ja platvorm, mis sobib õigeid tulemusi nõudvaks tööks
- Mälu ribalaius ja tuumade arv kaalutud iga lahendaja jaoks
- Andmesalvestuse paigutus andmekogumite, kontrollpunktide ja tulemuste jaoks
- Stabiilsus pikkadeks järelevalveta arvutusteks
- Mürataseme sihid, mis sobivad kontorisse või laborisse
Testimine pikkadeks arvutusteks
Iga masin läbib pikaajalise täiskoormustesti, soojusprofiilide koostamise ja mürataseme kontrolli. Kaugteel kasutuselevõtt teie keskkonnas on hinna sees, kõikjal maailmas.
Uurimistöö taust
NBP, Poola Rahvuspank
I astme auhind
Sularaharingluse optimeerimine ja majanduslik modelleerimine Poola keskpanga jaoks.
Prototüüp, 2017
11 vesijahutusega GPU-d ühes korpuses
Kahe protsessoriga serveriplatvorm ühes CAD-is projekteeritud korpuses, ehitatud 2017. aastal.
Küsimused teadusarvutuste kohta
Kas simulatsiooniks on olulisem protsessor või GPU?
See sõltub lahendajast. Mälu ribalaiust, tuumade arvu ja GPU-kiirendust hinnatakse teie koodide põhjal juba esimeses vestluses.
Kas ECC-mälu on seda väärt?
Pikkade arvutuste ja õigeid tulemusi nõudvate uuringute puhul tavaliselt jah. See on platvormi valik ja spetsifikatsioon põhjendab seda.
Kas tunnete uurimistöö töövooge?
Sebastian teeb ise Monte Carlo uuringuid ja on avaldanud ainuautorina metoodikaartikli ajakirjas Physica A. Ta kasutab sedalaadi masinaid oma töös.
Küsige konsultatsiooni
Kirjeldage koode, andmekogumeid ja kohta, kus masinat kasutatakse.
Või e-postiga info@gruency.com