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A GPU domain decomposition solution for spectral stochastic finite element method
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AI
DOI：10.1016/j.cma.2017.08.042.png)
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摘要
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在用于工程系统随机分析的侵入式方法中，相对于相应的确定性问题，随机偏微分方程的解会导致方程的增强代数系统。由于所需的计算资源和工作量的增加，这种增强系统的解决方案可能变得非常具有挑战性，甚至是不可能的，尤其是在具有较大参数可变性的大规模问题中。关于图形处理单元 (GPU) 加速计算的计算机硬件的最新发展已被证明是非常有前途的，因为它们具有先进的功能，并且已被用于许多科学领域，以增强对计算要求高的问题的解决方案。在这项工作中，展示了利用GPU功能所带来的好处，以解决侵入性随机力学问题，其中使用双域分解方法执行所得有限元代数方程的求解，从而实现了专门定制的预处理器。结果表明，在应用所提出的方法时，光谱随机有限元方法在计算性能以及能耗效率方面有了显着提高。(C) Elsevier B.V.出版的2017。
Keyword:
Spectral stochastic finite element method
Multi-core processing
Graphics processing units
Domain decomposition methods
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.3
论文数:
1.3W
被引数:
5.6W
机构
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