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आधुनिक वैज्ञानिक अनुप्रयोग और सुपर कंप्यूटिंग सिस्टम विभिन्न क्षेत्रों में बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न कर रहे हैं, जिससे डेटा संग्रहण पदचिह्न और संचार समय में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ उत्पन्न हो रही हैं। इस समस्या का समाधान करने के लिए, त्रुटि-बाउंडेड GPU लॉसी संकुचन को व्यापक रूप से अपनाया गया है, क्योंकि यह डेटा विरूपण पर एक अनुकूलित थ्रेशोल्ड के भीतर डेटा के मात्रा को कम कर सकता है। इस कार्य में, हम एक अल्ट्रा-फास्ट त्रुटि-बाउंडेड GPU लॉसी कंप्रेसर cuSZp का प्रस्ताव करते हैं। विशेष रूप से, cuSZp हायरार्किकल पैरेललिज्म के साथ रैखिक पुनरावृत्तियों की गणना करता है ताकि विशाल संख्यात्मक गणनाओं को एक कर्नेल में संयोजित किया जा सके, जिससे अंत-से-अंत थ्रूपुट में जबरदस्त सुधार होता है। इसके अतिरिक्त, cuSZp एक ब्लॉक-वाइज डिजाइन को अपनाता है जिसमें प्रत्येक ब्लॉक के भीतर हल्का फिक्स्ड-लेंथ एन्कोडिंग और बिट-शफल शामिल है ताकि यह उच्च संकुचन अनुपात और डेटा गुणवत्ता हासिल कर सके। NVIDIA A100 GPU पर 6 प्रतिनिधि वैज्ञानिक डेटा सेट के साथ हमारे प्रयोगों ने दिखाया है कि cuSZp एक अल्ट्रा-फास्ट अंत-से-अंत थ्रूपुट (cuSZ की तुलना में 95.53x) के साथ एक उच्च संकुचन अनुपात और उच्च पुनर्निर्मित डेटा गुणवत्ता प्राप्त कर सकता है।
हुआंग एट अल. (सोम,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
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