Fugu-MT 論文翻訳(概要): Workshop Scientific HPC in the pre-Exascale era (part of ITADATA 2024) Proceedings

論文の概要: Workshop Scientific HPC in the pre-Exascale era (part of ITADATA 2024) Proceedings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21415v1
Date: Wed, 26 Mar 2025 10:22:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:51:06.878782
Title: Workshop Scientific HPC in the pre-Exascale era (part of ITADATA 2024) Proceedings
Title（参考訳）: ワークショップ・サイエンティフィック HPC in the pre-exascale era (ITADATA 2024) Proceedings
Authors: Nicola Bena, Claudia Diamantini, Michela Natilli, Luigi Romano, Giovanni Stilo, Valentina Pansanella, Claudio A. Ardagna, Anna Monreale, Roberto Trasarti, Valentina Cesare, Gianluca Mittone, Emanuele De Rubeis, Alberto Vecchiato,
Abstract要約: 2024年9月18日、イタリアのピサで開催されたSHPCのワークショップ「Scientific HPC in the pre-Exascale era (S HPC)」。 S HPCワークショップの主な目的は、天体物理学、宇宙論、その他の科学的文脈や実験において、現在のHPCにおける最も重要な質問がどのように出現するかを議論することであった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318253965448887
License:
Abstract: The proceedings of Workshop Scientific HPC in the pre-Exascale era (SHPC), held in Pisa, Italy, September 18, 2024, are part of 3rd Italian Conference on Big Data and Data Science (ITADATA2024) proceedings (arXiv: 2503.14937). The main objective of SHPC workshop was to discuss how the current most critical questions in HPC emerge in astrophysics, cosmology, and other scientific contexts and experiments. In particular, SHPC workshop focused on: $\bullet$ Scientific (mainly in astrophysical and medical fields) applications toward (pre-)Exascale computing $\bullet$ Performance portability $\bullet$ Green computing $\bullet$ Machine learning $\bullet$ Big Data management $\bullet$ Programming on heterogeneous architectures $\bullet$ Programming on accelerators $\bullet$ I/O techniques
Abstract（参考訳）: 2024年9月18日、イタリアのピサで開催されたワークショップ・サイエンティフィックHPCの手続きは、第3回イタリアビッグデータ・データサイエンス会議(ITADATA2024)の手続き(arXiv: 2503.14937)の一部である。 SHPCワークショップの主な目的は、天体物理学、宇宙論、その他の科学的文脈や実験において、現在のHPCにおける最も重要な質問がどのように出現するかを議論することであった。 $\bullet$ Scientific (主に天体物理学と医学の分野) Exascale computing $\bullet$ Performance portability $\bullet$ Green Computing $\bullet$ Machine Learning $\bullet$ Big Data Management $\bullet$ Programming on heterogeneous architectures $\bullet$ Programming on accelerators $\bullet$ I/O technique

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