In this short paper, we present an innovative approach to limit the required bandwidth when transferring data during in transit analysis. This approach is called hybrid because it combines existing in situ and in transit solutions. It leverages the stable ABI of Catalyst version 2 and the Catalyst-ADIOS2 implementation to seamlessly switch from in situ, in transit and hybrid analysis without modifying the numerical simulation code. The typical use case is to perform data reduction in situ then generate a visualization in transit on the reduced data. This approach makes the numerical simulation workflows very flexible depending on the size of the data, the available computing resources or the analysis type. Our experiment with this hybrid approach, reducing data before sending it, demonstrated large cost reductions for some visualization pipelines compared to in situ and in transit solutions. The implementation is available under an open source permissive license to be usable broadly in any scientific community.


翻译:在这篇短文中,我们提出了一种创新方法,用于限制传输分析过程中数据传输所需的带宽。该方法被称为混合方法,因为它结合了现有的原位和传输解决方案。它利用Catalyst 2.0版本的稳定ABI以及Catalyst-ADIOS2实现,无需修改数值模拟代码即可无缝切换原位分析、传输分析及混合分析。典型用例是先在原位执行数据缩减,随后在缩减后的数据上进行传输可视化。这种方法使得数值模拟工作流能够根据数据规模、可用计算资源或分析类型实现高度灵活性。我们采用这种混合方法进行的实验表明,在发送数据前先进行缩减,相较于纯原位和纯传输方案,某些可视化流程可大幅降低成本。该实现采用开源许可协议发布,可在任何科学领域广泛使用。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
14+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
8+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
9+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员