論文の概要: XLB: A differentiable massively parallel lattice Boltzmann library in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16080v3
• Date: Tue, 2 Apr 2024 15:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 12:13:26.524442
• Title: XLB: A differentiable massively parallel lattice Boltzmann library in Python
• Title（参考訳）: XLB: Pythonの差別化可能な大規模並列格子ボルツマンライブラリ
• Authors: Mohammadmehdi Ataei, Hesam Salehipour,
• Abstract要約: JAX プラットフォームをベースとした Python ベースの差別化可能な LBM ライブラリである XLB ライブラリを紹介する。 XLBの差別化性とデータ構造は、広範囲にわたるJAXベースの機械学習エコシステムと互換性がある。 XLBは数十億のセルでのシミュレーション処理に成功し、毎秒ギガスケールの格子更新を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The lattice Boltzmann method (LBM) has emerged as a prominent technique for solving fluid dynamics problems due to its algorithmic potential for computational scalability. We introduce XLB library, a Python-based differentiable LBM library based on the JAX platform. The architecture of XLB is predicated upon ensuring accessibility, extensibility, and computational performance, enabling scaling effectively across CPU, TPU, multi-GPU, and distributed multi-GPU or TPU systems. The library can be readily augmented with novel boundary conditions, collision models, or multi-physics simulation capabilities. XLB's differentiability and data structure is compatible with the extensive JAX-based machine learning ecosystem, enabling it to address physics-based machine learning, optimization, and inverse problems. XLB has been successfully scaled to handle simulations with billions of cells, achieving giga-scale lattice updates per second. XLB is released under the permissive Apache-2.0 license and is available on GitHub at https://github.com/Autodesk/XLB.
• Abstract（参考訳）: 格子ボルツマン法 (LBM) は計算スケーラビリティのアルゴリズム的ポテンシャルから流体力学問題の解法として注目されている。 JAX プラットフォームをベースとした Python ベースの差別化可能な LBM ライブラリである XLB ライブラリを紹介する。 XLBのアーキテクチャは、アクセシビリティ、拡張性、計算性能の確保を前提としており、CPU、TPU、マルチGPU、分散マルチGPUまたはTPUシステムのスケーリングを効果的に行うことができる。 このライブラリは、新しい境界条件、衝突モデル、あるいはマルチ物理シミュレーション機能で容易に拡張できる。 XLBの微分可能性とデータ構造は、広範なJAXベースの機械学習エコシステムと互換性があり、物理学ベースの機械学習、最適化、逆問題に対処することができる。 XLBは数十億のセルでのシミュレーション処理に成功し、毎秒ギガスケールの格子更新を実現している。 XLBは寛容なApache-2.0ライセンスでリリースされており、GitHubでhttps://github.com/Autodesk/XLBで入手できる。

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