【摘 要】
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本文针对蒙特卡罗临界计算,提出了一种具有动态负载平衡能力的粒子权重调节算法.该算法在每次源迭代初始,将模拟粒子总权重均分到每个进程上,在保证每个进程本地权重恒定的前提下,分别调节不同进程的粒子出生权重,实现了源迭代过程中进程间计算的动态负载平衡.与M aster-Slave、Nearest Neighbor等算法进行比对,发现此算法加速效果更好.将此算法集成到JMCT程序中,通过BEAVRS基准题测试了并行效率,相对于128进程,4800进程弱可扩和强可扩展并行效率分别可达92.54％ 和81.47％.
【机 构】
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中国工程物理研究院 高性能数值模拟软件中心,北京 100088;北京应用物理与计算数学研究所,北京 100088;北京应用物理与计算数学研究所,北京 100088
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本文针对蒙特卡罗临界计算,提出了一种具有动态负载平衡能力的粒子权重调节算法.该算法在每次源迭代初始,将模拟粒子总权重均分到每个进程上,在保证每个进程本地权重恒定的前提下,分别调节不同进程的粒子出生权重,实现了源迭代过程中进程间计算的动态负载平衡.与M aster-Slave、Nearest Neighbor等算法进行比对,发现此算法加速效果更好.将此算法集成到JMCT程序中,通过BEAVRS基准题测试了并行效率,相对于128进程,4800进程弱可扩和强可扩展并行效率分别可达92.54％ 和81.47％.
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