Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  MuIti-frontaI direct solver
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper presents the multi-thread multi-frontal direct solver for shared memory architectures. The solver algorithm consists in a sequence of tasks executing recursive forward eliminations and backward substitutions over the constructed elimination tree. The tasks have been grouped into the sets of independent tasks that can be executed in parallel. The computational problem involves two dimensional model of the linear elastivity with thermal expansion coefficient. The finite element method model is used to simulate the Step-and-Flash Imprint Lithography (SFIL), a modern patterning process utilizing photopolymerization to replicate the topography of a template onto a substrate. The multi-thread multi-frontal direct solver has been implemented and tested on NVIDIA CUDA graphic card environment, delivering O(NlogN) execution time and O(N-1 5)memory usage.
PL
W artykule zaprezentowano wielowątkowy solver wielofrontalny dla architektur o pamięci współdzielonej. Algorytm solvera przedstawiony został w postaci sekwencji tasków wykonujących rekurencyjnie częściowe eliminację oraz podstawiania wstecz w oparciu o skonstruowane drzewo eliminacji. Taski pogrupowane zostały w grupy niezależnych tasków wykonywanych współbieżnie. Algorytm solvera przetestowany został na dwuwymiarowym problemie liniowej sprężystości ze współczynnnikiem rozszerzalności cieplnej. Przeprowadzono obliczenia za pomocą metody elementów skończonych procesu nanolitografii poprzez naświetalnie i wyciskanie, stanowiącej nowoczesną technologię produkcji układów scalonych wykorzystującą zjawisko fotopolimeryzacji. Algorytm solvera został zaimplementowany i przetestowany w środowisku karty graficznej NVIDIA CUDA, osiągając czas wykonania rzędu O(NlogN) oraz zużycie pamięci rzędu O(N-1 5).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.