Cargando…

Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics

Det er en økende interesse og etterspørsel etter mer kosteffektive løsninger for hvordan en kan utnytte regneresursene til store HPC-systemer. Datasentrene er tilbyr nå mer heterogen databehandling, som inkluderer systemer med akseleratorer , deriblant GPUer. For å møte fremtiden databeregningsbeh...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Høgstøyl, Ingvild Brevik
Lenguaje:eng
Publicado: 2021
Materias:
Acceso en línea:http://cds.cern.ch/record/2841045
_version_ 1780976161172488192
author Høgstøyl, Ingvild Brevik
author_facet Høgstøyl, Ingvild Brevik
author_sort Høgstøyl, Ingvild Brevik
collection CERN
description Det er en økende interesse og etterspørsel etter mer kosteffektive løsninger for hvordan en kan utnytte regneresursene til store HPC-systemer. Datasentrene er tilbyr nå mer heterogen databehandling, som inkluderer systemer med akseleratorer , deriblant GPUer. For å møte fremtiden databeregningsbehov jobber nå CERN med å tilby fler og fler heterogene systemer med GPUer for å få 'workloads' (arbeidsmengden deres applikasjoner utgjør) til å gå raskere, men også for å kunne utnytte all maskinvaren de har tilgjengelig via nettverket Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). Arbeidet i denne masteroppgaven inkluderer å finne en egnet 'workload'/applikasjon å kunne jobbe med. Vi endte opp med å fokusere på en del av MadGraphm en fysikk event-generator som det er planer om skal bli en del av benchmarking suiten til CERN, Event-generatorer forbruker mange regneressurser, og dere krav om beregningskraft er forventet å øke ytterligere i fremtiden ettersom eksperimentene de bygger på oppgraderes.
id cern-2841045
institution Organización Europea para la Investigación Nuclear
language eng
publishDate 2021
record_format invenio
spelling cern-28410452023-03-15T19:13:12Zhttp://cds.cern.ch/record/2841045engHøgstøyl, Ingvild BrevikExploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy PhysicsComputing and ComputersDet er en økende interesse og etterspørsel etter mer kosteffektive løsninger for hvordan en kan utnytte regneresursene til store HPC-systemer. Datasentrene er tilbyr nå mer heterogen databehandling, som inkluderer systemer med akseleratorer , deriblant GPUer. For å møte fremtiden databeregningsbehov jobber nå CERN med å tilby fler og fler heterogene systemer med GPUer for å få 'workloads' (arbeidsmengden deres applikasjoner utgjør) til å gå raskere, men også for å kunne utnytte all maskinvaren de har tilgjengelig via nettverket Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). Arbeidet i denne masteroppgaven inkluderer å finne en egnet 'workload'/applikasjon å kunne jobbe med. Vi endte opp med å fokusere på en del av MadGraphm en fysikk event-generator som det er planer om skal bli en del av benchmarking suiten til CERN, Event-generatorer forbruker mange regneressurser, og dere krav om beregningskraft er forventet å øke ytterligere i fremtiden ettersom eksperimentene de bygger på oppgraderes.oai:cds.cern.ch:28410452021
spellingShingle Computing and Computers
Høgstøyl, Ingvild Brevik
Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics
title Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics
title_full Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics
title_fullStr Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics
title_full_unstemmed Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics
title_short Exploring NVIDIA Ampere Tensor Cores for an Event Generator Code for High-Energy Physics
title_sort exploring nvidia ampere tensor cores for an event generator code for high-energy physics
topic Computing and Computers
url http://cds.cern.ch/record/2841045
work_keys_str_mv AT høgstøylingvildbrevik exploringnvidiaamperetensorcoresforaneventgeneratorcodeforhighenergyphysics