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    在 Octree 网格上扩展的本地时间步长(CS)

    双曲偏微分方程(PDES)的数值解在科学和工程中随处可见。行法是一种在时空定义时对 PED 进行离散化的通俗方法,其中空间和时间是独立离散的。在自适应网格上使用显式时间步长时,使用由最佳网格间距决定的全局时间步长会导致较粗区域效率低下。尽管自适应空间离散化在计算科学中被广泛使用,但由于时间适应性复杂,时间适应性并不常见。本文提出了高度可扩展的算法,用于在完全自适应的八进制上实现显式时间步进(LTS)的显式时间步进方案。在 TACC Frontera 中,我们展示了我们方法的准确性以及我们框架跨 16K 内核的可扩展性。我们还提出了LTS的加速估计模型,该模型预测的加速与全局时间步长(GTS)相比平均误差仅为0.1。

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    KASAN实现原理【转】

    KASAN是一个动态检测内存错误的工具。KASAN可以检测全局变量、栈、堆分配的内存发生越界访问等问题。功能比SLUB DEBUG齐全并且支持实时检测。越界访问的严重性和危害性通过我之前的文章(SLUB DEBUG技术)应该有所了解。正是由于SLUB DEBUG缺陷,因此我们需要一种更加强大的检测工具。难道你不想吗?KASAN就是其中一种。KASAN的使用真的很简单。但是我是一个追求刨根问底的人。仅仅止步于使用的层面,我是不愿意的,只有更清楚的了解实现原理才能更加熟练的使用工具。不止是KASAN,其他方面我也是这么认为。但是,说实话,写这篇文章是有点底气不足的。因为从我查阅的资料来说,国内没有一篇文章说KASAN的工作原理,国外也是没有什么文章关注KASAN的原理。大家好像都在说How to use。由于本人水平有限,就根据现有的资料以及自己阅读代码揣摩其中的意思。本文章作为抛准引玉,如果有不合理的地方还请指正。

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