Buchumschlag

Predicting Accurate Hot Spots in a More Than Ten-Thousand-Core GPU with a Million-Time Speedup over FEM Enabled by a Physics-based Learning Algorithm

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jian, Lin, Liu, Yu, Cheng, Ming-Cheng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computational Engineering, Finance, and Science
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

PyPOD-GP: Using PyTorch for Accelerated Chip-Level Thermal Simulation of the GPU
von: He, Neil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting the Canonicalization for Fast and Accurate Crystal Tensor Property Prediction
von: Hua, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Computational Fluid Dynamics Algorithm and Physics-Informed Learning: SIMPLE-PINN for Incompressible Navier-Stokes Equations
von: Wei, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Memory Efficient Adjoint Method to Enable Billion Parameter Optimization on a Single GPU in Dynamic Problems
von: Herrmann, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MsFEM-Inspired CNNs with Transfer Learning for Multiscale Model Reduction
von: Zhang, Xuehan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PDESpectralRefiner: Achieving More Accurate Long Rollouts with Spectral Adjustment
von: Luo, Li
Veröffentlicht: (2025)

The Paradox Of Just-in-Time Liquidity in Decentralized Exchanges: More Providers Can Sometimes Mean Less Liquidity
von: Capponi, Agostino, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Intelligent Optimization of Mine Environmental Damage Assessment and Repair Strategies Based on Deep Learning
von: Cheng, Qishuo
Veröffentlicht: (2024)

A multi-scale FEM-BEM formulation for contact mechanics between rough surfaces
von: Bonari, Jacopo, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Physics-Aware Compression of Plasma Distribution Functions with GPU-Accelerated Gaussian Mixture Models
von: Hu, Andong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigation of Performance and Scalability of a Quantum-Inspired Evolutionary Optimizer (QIEO) on NVIDIA GPU
von: Mittal, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPH-Net: A Co-Attention Hybrid Model for Accurate Stock Price Prediction
von: Wu, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Task Scheduling for Efficient Inference of Large Language Models on Single Moderate GPU Systems
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Deep Learning Algorithm Based on CNN-LSTM Framework for Predicting Cancer Drug Sales Volume
von: Li, Yinghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-task Meta Label Correction for Time Series Prediction
von: Yang, Luxuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sparse Diffusion Autoencoder for Test-time Adapting Prediction of Complex Systems
von: Cheng, Jingwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FFV-PINN: A Fast Physics-Informed Neural Network with Simplified Finite Volume Discretization and Residual Correction
von: Wei, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Differentiable Framework for Gradient Enhanced Damage with Physics-Augmented Neural Networks in JAX-FEM
von: Wilkinson, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploration of improved, roller-based spreading strategies for cohesive powders in additive manufacturing via coupled DEM-FEM simulations
von: Weissbach, Reimar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physics-Aware POD-Based Learning for Ab initio QEM-Galerkin Simulations of Periodic Nanostructures
von: Veresko, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scientific Open-Source Software Is Less Likely to Become Abandoned Than One Might Think! Lessons from Curating a Catalog of Maintained Scientific Software
von: Thakur, Addi Malviya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting the Dynamics of Complex System via Multiscale Diffusion Autoencoder
von: Li, Ruikun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Billiards Sports Analytics: Datasets and Tasks
von: Zhang, Qianru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Portfolio Management and Risk Assessment in Digital Assets Using Deep Learning for Predictive Analysis
von: Cheng, Qishuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Protein Multimer Structure Prediction via Prompt Learning
von: Gao, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Implicit Neural Representation For Accurate CFD Flow Field Prediction
von: de Vito, Laurent, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OpenTM: An Open-source, Single-GPU, Large-scale Thermal Microstructure Design Framework
von: Quan, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SeisGPT: A Physics-Informed Data-Driven Large Model for Real-Time Seismic Response Prediction
von: Meng, Shiqiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LSR-IGRU: Stock Trend Prediction Based on Long Short-Term Relationships and Improved GRU
von: Zhu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Expressive Power of Behavior Structure
von: Wang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accurate and Reliable Uncertainty Estimates for Deterministic Predictions Extensions to Under and Overpredictions
von: Bandy, Rileigh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient GPU-computing simulation platform JAX-PF for differentiable phase field model
von: Hu, Fanglei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking of GPU-optimized Quantum-Inspired Evolutionary Optimization Algorithm using Functional Analysis
von: Kumar, Kandula Eswara Sai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Q-A3C2: Quantum Reinforcement Learning with Time-Series Dynamic Clustering for Adaptive ETF Stock Selection
von: Liu, Yen-Ku, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Development of a Virtual Reality Application for Oculomotor Examination Education Based on Student-Centered Pedagogy
von: Finlayson, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

P1GPT: a multi-agent LLM workflow module for multi-modal financial information analysis
von: Lu, Chen-Che, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum-Enhanced Temporal Embeddings via a Hybrid Seq2Seq Architecture
von: Hsieh, Tien-Ching, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MagneX: A High-Performance, GPU-Enabled, Data-Driven Micromagnetics Solver for Spintronics
von: Nonaka, Andy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Industrial Metaverse: Enabling Technologies, Open Problems, and Future Trends
von: Zhang, Shiying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Deep Learning Framework Integrating CNN and BiLSTM for Financial Systemic Risk Analysis and Prediction
von: Cheng, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)