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.