Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC) Nedir?

2


Bilim ve mühendislikte en çok kullanılan yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarından bazıları şunlardır:

  1. Moleküler dinamik simülasyonu
  2. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği
  3. İklim modellemesi
  4. Hesaplamalı kimya
  5. Yapısal mekanik ve mühendislik
  6. Elektromanyetik simülasyon
  7. Sismik görüntüleme ve analiz
  8. Malzeme Bilimi ve Mühendisliği
  9. Astrofiziksel simülasyon
  10. Makine öğrenimi ve veri analizi

Moleküler dinamik (MD) simülasyonları için kullanılan birçok bilgisayar kodu vardır, ancak en sık kullanılanlardan bazıları şunlardır:

  1. Kimyasal Simülasyon için Groningen Makinesi (GROMACS)
  2. Enerji Arıtmalı Destekli Model Yapımı (AMBER)
  3. Harvard Moleküler Mekanik’te (CHARMM) Kimya
  4. Büyük Ölçekli Atomik/Moleküler Büyük Paralel Simülatör (LAMMPS) Nanometre Ölçekli Moleküler Dinamik (NAMD)
  5. AçıkMM

CFD simülasyonları için kullanılan birçok bilgisayar kodu vardır, ancak en çok kullanılanlardan bazıları şunlardır:

  1. Ansys Akıcı
  2. AçıkKÖPÜK
  3. COMSOL Çoklu Fizik
  4. YILDIZ-CCM+

İklim modellemesi için kullanılan birçok bilgisayar kodu vardır, ancak en çok kullanılanlardan bazıları şunlardır:

  1. Topluluk Dünya Sistem Modeli (CESM)
  2. İklim Konusunda Disiplinlerarası Araştırma Modeli (MIROC)
  3. Jeofizik Akışkanlar Dinamiği Laboratuvarı (GFDL) iklim modeli
  4. Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) modeli
  5. Birleşik Krallık Met Ofisi Birleşik Modeli (MetUM)
  6. Max Planck Meteoroloji Enstitüsü (MPI-M) Dünya sistemi modeli

Hesaplamalı kimya için kullanılan birçok bilgisayar kodu vardır, ancak en çok kullanılanlardan bazıları şunlardır:

  1. Gaussçu
  2. Katil balina
  3. NWKimya
  4. Kuantum ESPRESSO
  5. Moleküler Orbital Paket (MOPAC)
  6. Amsterdam Yoğunluk Fonksiyonu (ADF)
  7. Q-Kimya

Makine öğrenmesi için kullanılan birçok bilgisayar kodu vardır, ancak en çok kullanılanlardan bazıları şunlardır:

  1. Tensor Akışı
  2. PyTorch
  3. scikit-öğren
  4. Keras
  5. Kafe

Bu kodlar, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme, derin öğrenme ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere geniş bir yelpazede ML algoritmaları sağlar. Görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve öngörücü analiz gibi görevler için yaygın olarak kullanılırlar ve bilgisayar görüşü, robotik ve finans gibi alanlardaki karmaşık sorunları çözmek için temel araçlardır.

Kaynak: Nvidia

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeleri alın, şimdi abone olun.

Yorumlar