On the Efficacy of PyTorch for High-Performance Computing: A Case Study in Computational Physics
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Python has become a popular language for scientific computing due to its productivity and ease of use, with frameworks like PyTorch delivering portable performance without exposing users to the complexity of high-performance languages like C, C++, and Fortran. While PyTorch is well established in machine learning (ML), its suitability for non-ML scientific applications remains unclear.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- On the Efficacy of PyTorch for High-Performance Computing: A Case Study in Computational Physics
- Date Crossref
- 19/05/2026
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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