基于原位可视分析的大规模高精度数值模拟

2019.01.14

投稿:周时强部门:计算机工程与科学学院浏览次数:

活动信息

时间: 2019年01月15日 14:00

地点: 校本部东区计算机大楼1001室

报 告 人:毕重科,天津大学智能与计算学部副教授 

报告时间:1月15日(周二)14:00~15:00

报告地点:校本部东区计算机大楼1001室

邀 请 人:李卫民 副教授


报告摘要:

基于超级计算机的大规模高精度数值模拟是科学发展的重要方法之一。在硬件上,我们国家已经拥有了世界领先侧超级计算机——包括天河三号、太湖之光、天河二号等。特别是天河三号,其峰值计算能力已经达到百亿亿次。但是在软件上,我们的计算能力却不足千万亿次。其根本原因在于,在超算上的大规模数值模拟是一个黑盒子过程,领域科学家无法捕捉到数值模拟的中间过程,只能通过反复的试验和分析来提高数值模拟的精度。原位可视分析是解决该问题的关键技术。它可以将在超算上的大规模数值模拟的中间过程完美的展现给领域科学家,帮助领域科学家发现数值模拟的内在重要特征,从而从根本上提高大规模数值模拟的精度。本报告将介绍基于超算的原位可视分析研究中的关键科学问题,以及原位可视分析如何将大规模数值模拟的中间过程展现给领域科学家。 


报告人简介:

毕重科, 天津大学智能与计算学部副教授。2012年于东京大学获理学博士学位,2012年至2016年在日本理化学研究所担任研究员,2016年加入天津大学。主要研究方向为科学可视化,高性能计算,现任可视化与可视分析专业委员会常务委员。在日本理化学研究所期间,负责当时世界排名第一的超级计算机K Computer的原位可视化系统Heterogeneously Integrated Visualization Environment-HIVE)的研发工作,主持并完成日本国家级项目1项,并参与完成多项日本重大基金。加入天津大学后,主持国家自然基金1项,参与国家自然基金3项(包括重点项目1项),天津市基金重点项目1项。在可视化和高性能计算领域发表论文30余篇。