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distributed domain decomposition
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突破边界:基于可扩展物理信息神经偏微分方程求解器的分布式域分解
Mosaic Flow 是一种新颖的域分解方法,通过推理利用在小域上预训练的网络,在大域上纯粹进行偏微分方程求解,实现高度的可重用性。本文介绍了 Mosaic Flow 的端到端并行化,将数据并行训练和域并行化相结合,用于大规模问题的推理。
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