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    在地震勘探資料處理中,根據運算量的大小可以把處理技術分為兩大類:一類是目前CPU計算機可以滿足的普通處理技術,如解編、預處理、反褶積、靜校 正、DMO、疊加、疊后偏移等;還有一類則是目前計算機不能完全滿足的需要大量運算的處理技術...
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    為進一步推動科研發展和人才培養,滿足不斷增長的高性能計算和大數據分析需求,南京信息工程大學于2015年下半年著手計劃建設專屬Hadoop集群實驗室,用于大數據分析研究及更多后續擴展。項目對于高性能計算和大數據分析與處理有著極高的需求...
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    在進行光學研究的過程中,長春光機所基于已有的光學軟件和結合迭代算法、優化算法及兩者相結合的雜化算法,在應用MATLAB等軟件所搭建的高科技計算環境中仿真高等光學的一系列理論模型,通過這些仿真過程和結果能夠進一步加深對光波導和激光的理解和應用...
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    計算電磁學所涉及的大型數據計算具有數據量大、運算密集、算法復雜等特點,如何快速、高效地通過處理海量數據是計算電磁學研究所面臨的重要挑戰。隨著通用GPU計算技術的飛速發展,GPU的運算性能不斷提高,具有浮點運算能力強、運算密集度高等特點...
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    對材料科學而言,計算研究特別重要,因為計算不僅可以深入理解材料的細節,節約研發成本,而且在某些特殊情況下,計算可以用來代替或指導實驗。利用高性能計算可以觀察到比實驗現象更細致的層次,或者對目前比較昂貴或無法實現的實驗觀測進行理論模擬...
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    深度學習包括兩大關鍵活動:分類和卷積的性能,在研究中需要很高的內在并行度、大量的浮點計算能力以及矩陣預算,而這些能力GPU可以提供,并且在相同的精度下,相對傳統CPU的方式,GPU計算解決方案擁有更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗...
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    在視覺認知計算和人工智能研究的過程中,西安交通大學人工智能與機器人研究所發現,高單精度的浮點計算能力給研究帶來了福音,每秒數萬億次的計算能力,可以大大減少機器學習的認知過程。同時在數據處理上,可以盡可能的發揮線程任務的計算能力...
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    微軟在科研中深刻地認識到,深度學習研究要求調動較多的計算資源,充分發揮系統的處理能力,處理越來越多的數據,然而龐大的數據量是傳統的處理器無法處理完成的,所以需要大量的服務器來合作。如果沒有大量的服務器,那就將計算壓力分給 GPU,GPU 對數據的處理更快...
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    上海紐約大學的計算化學是一個重點發展的研究方向。隨著現代計算方法和高性能計算的進步,研究人員精確模擬化學和生物系統及預測其性質的能力得到了極大的提升。華東師范大學-紐約大學計算化學聯合研究中心(上海紐約大學)成立于這樣的背景之下...
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    在計算化學、生物體系、材料科學和藥物設計等領域,,常存在計算耗時長、計算精度難以提高、計算體系難以擴大等瓶頸問題。實驗中,大多數研究都需要計算體系支持,即使是很大蛋白質的長時間動力學,也需要借助MPI 并行+GPU 加速+自行編譯...
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    生物實驗技術的不斷進步, 讓人們獲得了大量數據, 包括基因序列、 核酸結構、 蛋白質結構、 化學小分子等。 計算機的出現為這些數據提供了存儲、 分析的媒介。 通過搜集病人的基因數據, 建立相應的疾病數據庫, 可為病人以后的診斷做指導 ...
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    分子模擬工作的研究主要分為兩大類:一類主要以研究新的分子模擬算法,開發大型分子模擬軟件為主;另一類則主要從事運用分子模擬軟件去研究實際的體系。要減少分子模擬中引入周期性邊界條件所產生的誤差最有效的方法就是增加模擬的粒子數...