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J-GLOBAL ID：201802287504728461   整理番号：18A1408763

レーザプラズマ相互作用シミュレーションの並列と加速研究【JST・京大機械翻訳】

Parallelization and Optimization of Laser-Plasma-Interaction Simulation

著者 (4件)： Wu Haipeng (上海交通大学 高性能計算中心,上海,200240) ,  Wen Minhua (上海交通大学 高性能計算中心,上海,200240) ,  SEE Simon (NVIDIA TECHNOLOGY CENTER,新加坡) ,  Lin Xinhua (上海交通大学 高性能計算中心,上海200240;東京工業大学 学術国際情報中心,日本 東京)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 12  号： 4  ページ： 550-558  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 超短レーザパルス技術の開発により,レーザパルスとプラズマ相互作用の動力学記述がますます重要になった。PIC(particle-in-cell)はプラズマ物理において、充電粒子の電磁場中の運動軌跡の広く採用されている方法である。現在、GPU上のPIC方法の実現がいくつかあるが、レーザープラズマ相互作用のシミュレーションの特徴に基づき、依然として多くの重要な問題があり、他の解決策を試すことができる。CPUに基づくLPIシミュレーションコードをGPUに完全に移植する実行可能な方法を提案した。本論文は,動的冗長アルゴリズム,混合精度アルゴリズム,および粒子ランキングアルゴリズムを含む,初期のGPUバージョンを加速する一連の方法を提案した。GPUDirectRDMA(remotedirectmemoryaccess)技術を利用して、MPIの通信性能を向上できる。実験結果は,初期のGPUバージョンと比較して,”Scatter”の加速比が6.1倍であり,MPIの伝送データが3KBより大きいとき,通信プロセスは2.8倍速くなることを証明した。これらの研究により、シミュレーション応用とGPUクラスタの特徴に対して特殊な最適化を行うことは性能に顕著な向上をもたらすことが証明された。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冗長性 ,  充電 ,  *シミュレーション ,  電磁場 ,  通信 ,  計算機シミュレーション ,  *プラズマ相互作用 ,  レーザパルス ,  アルゴリズム ,  等級づけ ,  最適化
準シソーラス用語： GPUクラスタ ,  シミュレーションコード ,  運動軌道 ,  プラズマ物理 ,  レーザ-プラズマ相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： laser-plasma-interaction simulation ,  particle-in-cell(PIC) ,  compute unified device architecture(CUDA) ,  CUDA optimization ,  GPUDirect RDMA

分類 (1件)： プラズマ中の電磁波  (BJ02032F)

タイトルに関連する用語 (4件)： レーザプラズマ相互作用 ,  シミュレーション ,  加速 ,  研究