openPMD对BIT1粒子-in-Cell蒙特卡代码影响的理解：通过仪器化、监控与原位分析
计算机视觉与模式识别
2024-07-02 v2 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
大规模系统上的粒子-in-Cell蒙特卡仿真在理解熔融装置中等离子体动力学的复杂性方面发挥着根本作用。高效处理和分析海量数据对推进这些仿真至关重要。此前，我们通过将openPMD集成到BIT1(一种粒子-in-Cell蒙特卡代码)中来解决这一挑战，简化了数据流和存储。这一集成不仅提高了数据管理效率，还提高了写入吞吐量和存储效率。在本工作中，我们深入研究BIT1 openPMD BP4仪器化、监控与原位分析的影响。利用诸如gprof、CrayPat、Cray Apprentice2、IPM和Darshan等最前沿的剖析和监控工具，我们剖析BIT1集成后的性能，揭示了计算、通信和I/O操作。细粒度仪器化提供了对BIT1运行时行为的见解，而即时监控有助于理解系统动态和资源利用模式，促进主动的性能优化。先进的可视化技术进一步丰富了我们的理解，使BIT1仿真工作流程能够在不中断仿真的前提下，以改进的数据分析和可视化方式控制等离子体-材料界面。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.19057,
title = {Segment Anything Model for automated image data annotation: empirical studies using text prompts from Grounding DINO},
author = {Fuseini Mumuni and Alhassan Mumuni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19057},
year = {2024}
}