GPU Accelleration Towards Exascale

Staffelbach, Gabriel und Wagner, Michael und Mira, Daniel und Peplinski, Adam (2022) GPU Accelleration Towards Exascale. EXCELLERAT: Enabling Exascale Potentials for Engineering Applications, 16.-17. Mai 2022, virtual.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/186472/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

GPU Accelleration Towards Exascale

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Staffelbach, Gabriel	CERFACS, Toulouse, France	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, Michael	M.Wagner (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-5767-1716	NICHT SPEZIFIZIERT
Mira, Daniel	Barcelona Supercomputing Center (BSC), Spain	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Peplinski, Adam	KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

17 Mai 2022

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Computational Fluid Dynamics, Aerospace, High Performance Computing, GPU

Veranstaltungstitel:

EXCELLERAT: Enabling Exascale Potentials for Engineering Applications

Veranstaltungsort:

virtual

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

16.-17. Mai 2022

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Luftfahrt

HGF - Programmthema:

Effizientes Luftfahrzeug

DLR - Schwerpunkt:

Luftfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

L EV - Effizientes Luftfahrzeug

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

L - Virtuelles Flugzeug und Validierung

Standort:

Dresden

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaremethoden zur Produkt-Virtualisierung > Hochleistungsrechnen

Hinterlegt von:

Wagner, Dr. Michael

Hinterlegt am:

23 Mai 2022 13:30

Letzte Änderung:

23 Mai 2022 13:30

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