|

Использование параллельных вычислений в ресурсоемких задачах моделирования процессов движения и взаимодействия частиц в плазме при синтезе углеродных наноструктур

Авторы: Абрамов Г.В., Гаврилов А.Н., Ивашин А.Л., Толстова И.С. Опубликовано: 27.09.2018
Опубликовано в выпуске: #5(80)/2018  
DOI: 10.18698/1812-3368-2018-5-4-14

 
Раздел: Математика и механика | Рубрика: Вычислительная математика  
Ключевые слова: синтез углеродных наноструктур, метод крупных частиц, параллельное программирование, графический процессор, GPU, CPU, Nvidia CUDA

Использование современных технологий параллельных вычислений позволяет решать сложные ресурсоемкие задачи моделирования физических процессов на персональном компьютере. Рассмотрено численное решение математической модели движения и взаимодействия частиц многокомпонентной плазмы при электродуговом синтезе углеродных наноструктур. Наличие большого числа (1016...1017) взаимодействующих частиц, участвующих в расчете на каждом временном шаге, требует значительных затрат машинных ресурсов и времени для вычислений. Традиционно модели такого типа решают численно с использованием суперкомпьютеров или облачных вычислений. Применение технологий параллельных вычислений GPGPU и технологии Nvidia CUDA позволяет выполнять вычисления общего назначения на базе графических процессоров видеокарты. Представленное алгоритмическое обеспечение на основе метода крупных частиц позволяет получить численное решение рассматриваемой модели в допустимое время на персональном компьютере. Предложены подходы к распараллеливанию вычислений с учетом синхронизации результатов. Перечислены трудности, которые возникают при программной реализации алгоритмов поиска столкновений частиц в плазме, и предложены методы их преодоления. Рассчитаны эффективности различных параллельных алгоритмов

Литература

[1] Абрамов Г.В., Миронченко Е.А., Толстова И.С. Математическое моделирование процессов при электродуговом синтезе углеродных нанотрубок // Вестник ВГУИТ. 2013. № 4.С. 106–110.

[2] Цветков И.В. Применение численных методов для моделирования процессов в плазме. М.: МИФИ, 2007. 84 с.

[3] Использование видеокарт для вычислений // GPGPU.ru: веб-сайт. URL: http://www.gpgpu.ru (дата обращения: 25.11.2017).

[4] Nvidia CUDA — неграфические вычисления на графических процессорах // ixbt.com: веб-сайт. URL: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml (дата обращения: 25.11.2017).

[5] Абрамов Г.В., Гаврилов А.Н. Математическое моделирование движения взаимодействующих частиц на основе функций распределения в плазме электродугового синтеза УНС // Вестник ВГУИТ. 2012. № 2. С. 71–75.

[6] Черчиньяни К. Теория и приложения уравнения Больцмана. М.: Мир, 1978. 485 с.

[7] Abramov G., Gavrilov A., Tolstova I. The use of technology for parallelization method of large particles using cloud computing // British Journal of Science, Education and Culture. 2014. No. 2 (6). P. 380–387.

[8] Graphics add-in board shipments decline 15.2 % from last quarter. URL: https://www.jonpeddie.com/press-releases/graphics-add-in-board-shipments-decline-15.2-from-last-quarter (дата обращения: 25.11.2017).

[9] Деммель Дж. Вычислительная линейная алгебра. Теория и приложения. М.: Мир, 2001. 430 с.

[10] Усков Р.В. О некоторых особенностях применения технологии CUDA для моделирования переноса излучения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2011. № 3. С. 71–83.

[11] Baraff D. Dynamic simulation of non-penetrating rigid bodies. Ph. D. thesis. Cornell University, Computer Science Department, 1992. P. 52–56.