Additive Runge-Kutta methods designed for preserving highly accurate solutions in mixed-precision computation were proposed and analyzed in [8]. These specially designed methods use reduced precision or the implicit computations and full precision for the explicit computations. We develop a FORTRAN code to solve a nonlinear system of ordinary differential equations using the mixed precision additive Runge-Kutta (MP-ARK) methods on IBM POWER9 and Intel x86\_64 chips. The convergence, accuracy, runtime, and energy consumption of these methods is explored. We show that these MP-ARK methods efficiently produce accurate solutions with significant reductions in runtime (and by extension energy consumption).


翻译:为了在混合精确度计算中保存高度准确的解决方案而设计的Aditive Runge-Kutta方法在[8]中提出和分析。这些专门设计的方法使用精确度降低或隐含计算以及明确的计算完全精确度降低。我们开发了一种FORTRAN代码,用混合精密添加剂Runge-Kutta(MP-ARK)方法解决普通差分方程的非线性系统。探索了这些方法的趋同、准确性、运行时间和能量消耗。我们表明,这些MP-ARK方法高效地产生了精确的解决方案,运行时间(以及扩展能源消耗)将大幅下降。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
15+阅读 · 2021年4月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Coordinate Descent Methods for DC Minimization
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月7日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
VIP会员
相关资讯
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员