多维拉格朗日随机行走、质量传输粒子跟踪方案的并行领域分解
摘要：基于质量传输粒子跟踪（MTPT）方法，我们开发了一种多维度、并行的域分解策略（DDC）。这些方法是用于模拟反应输运的拉格朗日算法的一种，并且通过利用大量CPU核心进行并行化以加速运行时间。在本研究中，我们研究了在二维和三维（2-d和3-d）中“平铺”域的不同方法，因为这种形式的DDC构造目前仅限于一维。基于物理问题参数和可用CPU核心数量，我们指定了一个最佳平铺，因为每个平铺均提供了独特的准确性和运行时间结果。我们进一步将最有效的技术扩展到三维以进行比较，从而得出在实施DDC方案的策略中，维度对其的影响的分析讨论。在DDC方法中增加计算资源（核心）会在节点间通信和节点内工作之间产生权衡。对于一个经过最佳细分的扩散问题，2-d的并行化算法与串行运行相比几乎实现了完美的线性加速，直到大约2700核心，将一个5小时的模拟缩短到8秒，而3-d算法则在多达1700个核心上保持了可观的加速效果。
作者：Lucas Schauer, Michael J. Schmidt, Nicholas B. Engdahl, Stephen D. Pankavich, David A. Benson, Diogo Bolster
论文ID：2204.03756
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2022-04-11