Fugu-MT 論文翻訳(概要): Massively Parallel Tensor Network State Algorithms on Hybrid CPU-GPU Based Architectures

論文の概要: Massively Parallel Tensor Network State Algorithms on Hybrid CPU-GPU Based Architectures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05581v1
Date: Tue, 9 May 2023 16:15:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 19:11:57.098319
Title: Massively Parallel Tensor Network State Algorithms on Hybrid CPU-GPU Based Architectures
Title（参考訳）: ハイブリッドCPU-GPUアーキテクチャによる大規模並列テンソルネットワーク状態アルゴリズム
Authors: Andor Menczer and \"Ors Legeza
Abstract要約: 本稿では,HPC インフラストラクチャ構築における TNS アルゴリズムの現在の限界を拡張するため,実装の詳細とともに,新しいアルゴリズムソリューションを提案する。ヒルベルト空間次元上の問題に対処する選択された強い相関を持つ分子系のベンチマーク結果が2.88times1036$である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The interplay of quantum and classical simulation and the delicate divide between them is in the focus of massively parallelized tensor network state (TNS) algorithms designed for high performance computing (HPC). In this contribution, we present novel algorithmic solutions together with implementation details to extend current limits of TNS algorithms on HPC infrastructure building on state-of-the-art hardware and software technologies. Benchmark results obtained via large-scale density matrix renormalization group (DMRG) simulations are presented for selected strongly correlated molecular systems addressing problems on Hilbert space dimensions up to $2.88\times10^{36}$.
Abstract（参考訳）: 量子シミュレーションと古典シミュレーションの相互作用とそれら間の微妙な分割は、高性能コンピューティング(hpc)用に設計された超並列テンソルネットワーク状態(tns)アルゴリズムの焦点である。本稿では,最新のハードウェアとソフトウェア技術に基づくhpcインフラストラクチャ上のtnsアルゴリズムの現在の限界を拡張するための実装詳細とともに,新たなアルゴリズムソリューションを提案する。ヒルベルト空間次元の問題を最大2.88\times10^{36}$で解くために, 大規模密度行列再正規化群 (DMRG) シミュレーションを用いて得られたベンチマーク結果を示す。

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