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Original title:
AutoPas: Automated Dynamic Algorithm Selection for HPC Particle Simulations
Translated title:
AutoPas: Automatisierte dynamische Algorithmenauswahl für HPC-Partikel-Simulationen
Author:
Gratl-Gaßner, Fabio Alexander
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 5 - Lehrstuhl für Scientific Computing (Prof. Bungartz)
Advisor:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.)
Referee:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Neumann, Philipp (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik
Keywords:
AutoPas; HPC; Particle Simulation; Molecular Dynamics; Space Debris; Automated Algorithm Selection; Auto Tuning
Translated keywords:
AutoPas; HPC; Particle Simulation; Molecular Dynamics; Space Debris; Automated Algorithm Selection; Auto Tuning
TUM classification:
MAT 650; DAT 780
Abstract:
Particle simulations, used for modeling e.g. powder transport, fluids, or space debris, involve trillions of particles and numerous iterations, making them suitable for HPC. Selecting optimal algorithms is challenging due to varying simulation methods, scenarios, and hardware. This thesis introduces AutoPas, a library that automates the algorithm selection dynamically for efficient particle simulations. Integrating it with established simulators achieves flexibility and speedup of up to 1.6.
Translated abstract:
Partikelsimulationen, die z. B. Pulvertransport, Flüssigkeiten oder Weltraummüll modellieren, umfassen Billionen von Partikeln und viele Iterationen, was sie für HPC geeignet macht. Die Auswahl der optimalen Algorithmen ist aufgrund der unterschiedlichen Simulationsmethoden, Szenarien und Hardware herausfordernd. Diese Thesis stellt AutoPas vor, eine Bibliothek, die die Algorithmenauswahl für effiziente Partikelsimulationen dynamisch automatisiert. Durch die Integration in etablierte Simulatoren...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1765326
Date of submission:
20.12.2024
Oral examination:
10.03.2025
File size:
33393481 bytes
Pages:
175
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250310-1765326-0-4
Last change:
28.03.2025
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