NAG Library for SMP & multicore
DESCRIPCIÓN
La librería NAG Library for SMP & multicore es la mayor librería comercial de algoritmos numéricos desarrollada para sacar el máximo partido de las mejoras de rendimiento en los sistemas de paralelismo de memoria compartida de los procesadores SMP (Symmetric Multi-Processors) y multinúcleo.
En Mark 22, la librería NAG Library for SMP & multicore contiene más de 1.600 algoritmos, o rutinas, con más de 160 específicamente sintonizadas para correr significativamente más rápido en sistemas multi-socket y multinúcleo. Otras 360 rutinas han mostrado capacidades para proporcionar niveles de rendimiento y escalabilidad superior a otros productos comparables actualmente disponibles.
NAG fue pionero en el desarrollo de algoritmos sintonizados para SMP desde hace ya una década. Desde entonces los sistemas SMP se han convertido en la norma. Incluso los PC tienen procesadores multinúcleo poniendo la HPC en los escritorios. Los investigadores, desarrolladores y docentes necesitan explotar esta potencia adicional en sus cálculos numéricos intensivos. Con la NAG Library for SMP & multicore, NAG lleva su globalmente renovada NAG Library un paso más allá, para obtener gestión de datos HPC, analíticos, I+D y construcción de aplicaciones.
CARACTERÍSTICAS
Funcionalidad matemática y estadística
La colección de NAG e rutinas numéricas de prestigio mundial están organizadas en 47 capítulos, cada uno dedicado a una área matemática o estadística. Esto hace que la selección algorítmica sea realmente fácil.
Documentación detallada
Cada rutina está acompañada por documentación altamente detallada que esboza el trasfondo de cada rutina, junto con recomendaciones sobre la selección del mejor algoritmo y la interpretación de los resultados devueltos.
Cada rutina tiene un programa de ejemplo
Cada rutina de NAG tiene un programa de ejemplo para demostrar cómo acceder a ella mediante la resolución de un problema. Esta plantilla puede adaptarse fáiclmente para reflejar el problema específico del usuario y ayudar a gestionar y analizar sus datos.
Calidad asegurada
La validez de cada rutina es verificada en cada un de las familias de máquinas para los que la librería está disponible. Una implementación solo es distribuida cuando satisface los restrictivos requisitos de precisión de NAG. Como resultado el usuario puede confiar en la corrección y fiabilidad de las rutinas y en la respuesta obtenida.
Rutinas sintonizadas
Existen rutinas sintonizadas para las siguientes áreas:- Cuadratura
- Ecuaciones en derivadas parciales
- Interpolación
- Ajuste de curvas y superficies
- Ortogonalización
- Análisis de regresión y correlación
- Métodos multivariantes
- Generadores de números aleatorios
- Análisis de series temporales
- Ordenación y búsqueda
- Valoración de opciones financieras
- Transformadas rápidas de Fourier
- Álgebra lineal (LAPACK)
- Sistemas dispersos
La fig. 1 muestra los incrementos de velocidad al utilizar la NAG Library for SMP & mulicore – Rutina NAG utilizada “Nearest Correlation Matrix” Tamaño del problema de N=10.000.
La NAG Library for SMP & multicore ha certificado su escalabilidad, velocidad y corrección facilitando la explotación de la potencia de los sistemas SMP y multinúcleo sin requerir que el usuario modifique su código. Contiene toda la potencia, robustez y flexibilidad de los algoritmos de las librerías NAG pero está optimizada específicamente para sistemas SMP y multinúcleo, así que comprando la versión SMP de la librería NAG está asegurando el aprovechamiento futuro de su inversión a medida que su hardware crezca.
Mediante la suscripción al Servicio de Soporte al Cliente de NAG, no sólo recibirá las actualizaciones del producto, que incluyen nuevas y mejoradas funcionalidades algorítmicas, sino que podrá contactar con los expertos de NAG que le ayudarán con sus consultas o dificultades técnicas.
DISPONIBILIDAD DEL PRODUCTO
NAG Library for SMP & multicore está disponible para Unix y Windows en las siguientes plataformas: IBM, Fujitsu, HP, Itanium Linux 64, x86-64 Linux, SGI, Sun Solaris 64 y Sun SPARC Solaris.
