【摘 要】
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近些年来,生成超短激光脉冲的技术不断发展,于此同时,也越来越需要对这种激光脉冲和等离子体相互作用进行动力学描述。Particle-In-Cell方法是一种在等离子体物理中研究充能
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近些年来,生成超短激光脉冲的技术不断发展,于此同时,也越来越需要对这种激光脉冲和等离子体相互作用进行动力学描述。Particle-In-Cell方法是一种在等离子体物理中研究充能粒子在电磁场中的运动轨迹的广泛应用的方法。我们需要利用好快速发展的HPC领域相关的硬件和软件技术,尤其是利用好GPU技术来更好的模拟包含更多例子的情况。尽管现在已经有一些在GPU上Particle-in-cell方法的实现,但是基于激光等离子体相互作用模拟和多节点集群的特点,仍然有很多重要问题可以尝试一些其它解决思路。本研究的三个主要贡献是:(1)提出了一种把初始的基于CPU的Laser-Plasma-Interaction模拟代码完整移植到GPU上的可行方法。(2)提出了一系列加速初始的GPU版本的方法:动态冗余算法,混合精度方法,和一种参数化的粒子排序方法(3)利用并且评估了GPUDirect RDMA技术。我们的实验结果证明,与初始的GPU版本相比,“scatter”阶段加速比为6.1倍,当MPI传输数据大于3KB时,通信时间提速了2.8倍。整体上,应用的加速比为3.5。我们的研究证明了针对模拟应用的特性和GPU集群的特点进行特殊的优化能对性能带来极大的提升。据我们所知,我们第一个应用并且测试了RDMA技术对这种LPI模拟应用的效果。
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