論文の概要: AI-driven Conservative-to-Primitive Conversion in Hybrid Piecewise Polytropic and Tabulated Equations of State

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07836v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 19:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:11.832501
• Title: AI-driven Conservative-to-Primitive Conversion in Hybrid Piecewise Polytropic and Tabulated Equations of State
• Title（参考訳）: ハイブリッド多極性とタブ付き状態方程式におけるAI駆動型保守-プリミティブ変換
• Authors: Semih Kacmaz, Roland Haas, E. A. Huerta,
• Abstract要約: 本稿では, 相対論的流体力学シミュレーションにおいて, 保守的から原始的への逆転を加速する新しいAIベースのアプローチを提案する。 これを解決するために、PyTorchでトレーニングされたフィードフォワードニューラルネットワーク(NNC2PSとNC2PL)を使用し、NVIDIARTを用いたGPU推論に最適化する。 我々のAIモデルは従来のCPUソルバより優れており、特に大規模データセットの推論時間の向上が示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2999888908665658
• License:
• Abstract: We present a novel AI-based approach to accelerate conservative-to-primitive inversion in relativistic hydrodynamics simulations, focusing on hybrid piecewise polytropic and tabulated equations of state. Traditional root-finding methods are computationally intensive, particularly in large-scale simulations. To address this, we employ feedforward neural networks (NNC2PS and NNC2PL), trained in PyTorch and optimized for GPU inference using NVIDIA TensorRT, achieving significant speedups with minimal loss in accuracy. The NNC2PS model achieves $L_1$ and $L_\infty$ errors of $4.54 \times 10^{-7}$ and $3.44 \times 10^{-6}$, respectively, with the NNC2PL model yielding even lower error values. TensorRT optimization ensures high accuracy, with FP16 quantization offering 7x faster performance than traditional root-finding methods. Our AI models outperform conventional CPU solvers, demonstrating enhanced inference times, particularly for large datasets. We release the scientific software developed for this work, enabling the validation and extension of our findings. These results highlight the potential of AI, combined with GPU optimization, to significantly improve the efficiency and scalability of numerical relativity simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,相対論的流体力学シミュレーションにおける保守的・原始的逆転を加速するAIに基づく新しい手法を提案する。 従来のルートフィニング法は、特に大規模シミュレーションにおいて計算集約的である。 これを解決するために、PyTorchでトレーニングされたフィードフォワードニューラルネットワーク(NNC2PSとNC2PL)を採用し、NVIDIA TensorRTを用いたGPU推論に最適化し、精度の低下を最小限に抑えながら、大幅な高速化を実現した。 NNC2PSモデルは$L_1$と$L_\infty$のエラーをそれぞれ$4.54 \times 10^{-7}$と$3.44 \times 10^{-6}$で達成し、NC2PLモデルはさらに低いエラー値を得る。 TensorRTの最適化により、FP16量子化は従来のルートフィニング法よりも7倍高速な性能を提供する。 我々のAIモデルは従来のCPUソルバより優れており、特に大規模データセットの推論時間の向上が示されています。 この研究のために開発された科学ソフトウェアをリリースし、その結果の検証と拡張を可能にした。 これらの結果は、GPU最適化と組み合わせることで、数値相対性理論の効率性とスケーラビリティを大幅に向上させるAIの可能性を強調している。

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