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LEAP는 결과를 차트, 표 또는 경우에 따라 GIS(지리 정보 시스템) 맵으로 표시할 수 있습니다. 결과는 공구의 입력만큼 다양하지만 섹터, 최종 사용 또는 기타 사용자가 지정한 변수에 따라 현재 및 예상 에너지 수요, 연료 소비, 비용 및 배기가스 배출을 포함합니다. LEAP는 또한 연료 유형에 따른 에너지 소비, 변환 및 생산과 같은 정보를 포함하는 특정 모델링 된 시스템에 대한 «에너지 균형»을 표시합니다. 또한 이 프로그램은 기준 시나리오와 관련된 다양한 시나리오의 비용과 이점에 대한 비교 개요를 제공하는 비용 이점 요약 보고서를 생성할 수도 있습니다. LEAP는 지원할 수 있는 데이터 유형 및 사용자 지정 정도 측면에서 매우 유연합니다. LEAP에서 사용자는 특정 에너지 시스템을 모델링하기 위해 고유한 계층 적 데이터 구조 또는 «트리»를 만듭니다. 각 «분기»에 입력된 데이터 유형은 분기 유형(예: 범주, 연료 또는 표시기 분기)과 사용자가 해당 분기에 대해 설정하는 속성에 따라 달라집니다. 모델 아키텍처 및 가정은 사용자가 지정해야 하며 높은 수준의 집계 에너지 소비에서 상세한 최종 사용 데이터에 이르기까지 데이터를 사용할 수 있는 모든 수준에서 분석을 용이하게 할 수 있습니다. 사용자는 모델에 포함할 분석 구성 요소(예: 에너지 공급업체, 사용자 및 섹터)를 지정해야 합니다. 코드의 평균 성능은 이론적 피크 성능의 10~30%입니다. 트리 방법은 GPU에 적합한 천체 물리학에서 충돌없는 N 체 시뮬레이션을 위해 널리 구현된 알고리즘입니다. 계층적 시간 스테핑을 채택하면 N 바디 시뮬레이션을 가속화할 수 있습니다. 그러나 드물게 구현되며 GPU 구현에서 테스트되지 않은 가능성이 남아 있습니다.

우리는 나무 방법과 계층 적 시간 단계를 모두 채택 하는 GOTHIC 라는 이름의 HIerarchical 시간 단계에 의해 가속 중력 10-트리 코드를 개발 했습니다. 이 코드는 각 함수의 실행 시간을 즉석에서 모니터링하여 일부 적응형 최적화를 채택하고 여러 함수의 측정 된 시간을 균형 조정하여 솔루션 시간을 최소화합니다. NVIDIA Tesla M2090, K20X 및 지포스 GTX TITAN X에서 수행된 실제 입자 분포를 통해 성능 측정 결과, Fermi, Kepler 및 Maxwell 세대 GPU의 대표 GPU인 지포스 GTX TITAN X는 계층적 시간 단계를 보여 준다. 공유 시간 단계에 비해 약 3-5배 의 비율로 속도를 높일 수 있습니다.

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