【摘 要】
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密度矩阵重正化群方法(DMRG)在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度,在应用于二维或准二维问题时,要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出
【机 构】
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兰州大学物理科学与技术学院,北京计算科学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号: 11674139, 11834005),长江学者和创新团队发展计划(批准号: IRT-16R35)资助的课题.
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密度矩阵重正化群方法(DMRG)在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度,在应用于二维或准二维问题时,要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略,可以同时发挥计算机中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分,实现了数据的分布式存储,并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例,测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现,并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时,观测到了高温
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