Fugu-MT 論文翻訳(概要): MGARD: A multigrid framework for high-performance, error-controlled data compression and refactoring

論文の概要: MGARD: A multigrid framework for high-performance, error-controlled data compression and refactoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05994v1
Date: Thu, 11 Jan 2024 15:52:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-12 13:59:15.474847
Title: MGARD: A multigrid framework for high-performance, error-controlled data compression and refactoring
Title（参考訳）: MGARD: 高性能でエラー制御されたデータ圧縮とリファクタリングのためのマルチグリッドフレームワーク
Authors: Qian Gong, Jieyang Chen, Ben Whitney, Xin Liang, Viktor Reshniak, Tania Banerjee, Jaemoon Lee, Anand Rangarajan, Lipeng Wan, Nicolas Vidal, Qing Liu, Ana Gainaru, Norbert Podhorszki, Richard Archibald, Sanjay Ranka, Scott Klasky
Abstract要約: MGARD(MultiGrid Adaptive Reducing for floating-point scientific data on structured and unstructured grids)について述べる。例外的なデータ圧縮機能と正確なエラー制御により、MGARDはストレージの削減、高性能I/O、in-situデータ分析など幅広い要件に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.84272014440601
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We describe MGARD, a software providing MultiGrid Adaptive Reduction for floating-point scientific data on structured and unstructured grids. With exceptional data compression capability and precise error control, MGARD addresses a wide range of requirements, including storage reduction, high-performance I/O, and in-situ data analysis. It features a unified application programming interface (API) that seamlessly operates across diverse computing architectures. MGARD has been optimized with highly-tuned GPU kernels and efficient memory and device management mechanisms, ensuring scalable and rapid operations.
Abstract（参考訳）: MGARD(MultiGrid Adaptive Reducing for floating-point scientific data on structured and unstructured grids)について述べる。例外的なデータ圧縮機能と正確なエラー制御により、MGARDはストレージの削減、高性能I/O、in-situデータ分析など幅広い要件に対処する。多様なコンピューティングアーキテクチャでシームレスに動作する統一アプリケーションプログラミングインターフェース(API)を備えている。 MGARDは高度にチューニングされたGPUカーネルと、メモリとデバイスの効率的な管理機構に最適化されており、スケーラブルで迅速な操作が保証されている。

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