Elsevier / Physica A
एकल-लेखक, पीयर-रिव्यूड पेपर
डीट्रेंडेड फ़्लक्चुएशन एनालिसिस (DFA) में बायस और वेरिएंस कम करने पर Monte Carlo अध्ययन।
GRUENCY / साइंटिफ़िक कंप्यूटिंग
साइंटिफ़िक कंप्यूटिंग के लिए वर्कस्टेशन
सिमुलेशन और न्यूमेरिकल रिसर्च में लंबे अनअटेंडेड रन, भारी मेमोरी उपयोग और ऐसे परिणाम शामिल होते हैं जो सही होने चाहिए। GRUENCY इसी काम के लिए वर्कस्टेशन बनाता है। इसके संस्थापक Sebastian Michalski स्वयं Monte Carlo अध्ययन करते हैं।
सॉल्वर के अनुरूप
- आपके द्वारा चलाए जाने वाले कोड के लिए चुना गया CPU और GPU संतुलन
- ऐसे परिणामों के लिए उपयुक्त ECC मेमोरी और प्लेटफ़ॉर्म, जो सही होने चाहिए
- हर सॉल्वर के लिए मेमोरी बैंडविड्थ और कोर संख्या का आकलन
- डेटासेट, चेकपॉइंट और परिणामों के लिए स्टोरेज लेआउट
- लंबे अनअटेंडेड रन के लिए स्थिरता
- ऑफ़िस या प्रयोगशाला के लिए उपयुक्त नॉइज़ लक्ष्य
लंबे रन के लिए टेस्टिंग
हर मशीन लगातार फ़ुल-लोड बर्न-इन, थर्मल प्रोफ़ाइलिंग और नॉइज़ जाँच से गुज़रती है। आपके एनवायरनमेंट में रिमोट कमीशनिंग शामिल है, विश्वभर में।
रिसर्च पृष्ठभूमि
NBP, नेशनल बैंक ऑफ़ पोलैंड
प्रथम श्रेणी पुरस्कार
पोलैंड के सेंट्रल बैंक के लिए नकदी परिसंचरण ऑप्टिमाइज़ेशन और इकोनॉमिक मॉडलिंग।
प्रोटोटाइप, 2017
एक चेसिस में 11 वॉटर-कूल्ड GPU
एक ही CAD-डिज़ाइन किए गए केस में डुअल-CPU सर्वर प्लेटफ़ॉर्म, 2017 में बना।
साइंटिफ़िक कंप्यूटिंग के बारे में प्रश्न
सिमुलेशन के लिए CPU-प्रधान या GPU-प्रधान?
यह सॉल्वर पर निर्भर करता है। मेमोरी बैंडविड्थ, कोर संख्या और GPU एक्सेलरेशन का आकलन पहली बातचीत में आपके कोड के आधार पर किया जाता है।
क्या ECC मेमोरी उपयोगी है?
लंबे रन और ऐसे रिसर्च के लिए जिसके परिणाम सही होने चाहिए, आमतौर पर हाँ। यह प्लेटफ़ॉर्म से जुड़ा निर्णय है, और स्पेसिफ़िकेशन में इसे समझाया जाता है।
क्या आप रिसर्च वर्कफ़्लो समझते हैं?
Sebastian स्वयं Monte Carlo अध्ययन करते हैं और Physica A में एकल-लेखक मेथडोलॉजी पेपर प्रकाशित कर चुके हैं। वे अपने काम में इसी प्रकार की मशीनों का उपयोग करते हैं।
कंसल्टेशन का अनुरोध करें
कोड, डेटासेट और मशीन कहाँ उपयोग होगी, इसका विवरण दें।
या ईमेल करें info@gruency.com