众核CPU/GPU异构并行计算效率测试数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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本数据集围绕众核CPU/GPU异构并行计算在大型仿真任务中的性能表现进行系统测试与验证，涵盖六类典型仿真场景，包括IETI分区算法、稀疏线性方程组求解、碰撞仿真与流固耦合等。测试内容包括模型源文件、分区与并行计算展示数据、GPU加速对比实验、异构中间件技术说明、效率测试报告以及相关软件著作权证明。测试覆盖多平台（Windows/Linux/Mac）环境，验证其在主流计算架构下的跨平台一致性与高效性。
提供机构：
大连理工大学搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集系统测试了众核CPU/GPU异构并行计算在大型仿真任务中的性能，涵盖IETI分区算法、稀疏线性方程组求解等六类典型场景，包括模型源文件、GPU加速对比实验等内容。测试覆盖多平台环境，验证了跨平台一致性与高效性，数据量为9.18GB，包含46个文件。
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