Эффективное использование многоядерных сопроцессоров при суперкомпьютерном статистическом моделировании электронных лавин

Михаил Александрович Марченко

doi:10.14529/cmse130406

Авторы

Михаил Александрович Марченко Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.14529/cmse130406

Ключевые слова:

Настоящая работа проводилась при финансовой поддержке грантов РФФИ №№ 13- 07-00589, 13-01-00746, 12-01-00034, 12-01-00727, МИП №№ 39, 47, 126, 130 СО РАН.

Аннотация

Для моделирования развития электронных лавин в газе разработаны трехмерный параллельный алгоритм метода Монте-Карло и программа ELSHOW, реализованная с использованием комбинирования принципов крупно- и мелкозернистогопараллелизма. Для реализации параллельных вычислений на высокопроизводительных гибридных вычислительных системах с сопроцессорами Intel Xeon Phi используется хорошо зарекомендовавшая себя библиотека PARMONC. Применение разработанной технологии распараллеливания существенно уменьшает вычислительную трудоемкость оценки таких интегральных характеристик, как число частиц в лавине, коэффициент ударной ионизации, скорость дрейфа и др.

Биография автора

Михаил Александрович Марченко, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирский государственный университет

к.ф.-м.н., ученый секретарь, доцент кафедры вычислительной математики, механико-математический факультет

Библиографические ссылки

Ermakov S.M., Mikhailov G.A. Kurs statisticheskogo modelirovaniya [Course of stochastic simulation]. Moscow, Nauka, 1976. 320 p.

Akkerman A.F. Modelirovanie traektorij zaryazhennyh chastic v veshestve [Simulation of trajectories of charged particles in medium]. Moscow, Energoatomizdat, 1991. 200 p.

Hagelaar G.J.M., Pitchford L.C. Solving the Boltzmann equation to obtain electron transport coefficients and rate coefficients for fluid models. Plasma Sources Sci. Technol. 2005. Vol. 14. P. 722–733.

Korolev Ju.D., Mesyatc G.A. Physics if impulse breakdown in gases. Moscow, Nauka, 1991. 224 p.

G.Z. Lotova, M.A. Marchenko, G.A. Mikhailov, et al. Parallel realization of Monte Carlo method for modelling of electron avalanches in gases // Izvestiya vyshyh uchebnyh zavedeniy. 2013.

Itikawa Y., Hayashi M., Ichimura A., et al Cross Sections for Collisions of Electrons and Photons with Nitrogen Molecules. // J. Phys. Chem. Ref. Data. 1986. Vol. 15, No. 3. P. 985–1010.

Okhrimovskyy A., Bogaerts A., Gijbels R. Electron anisotropic scattering in gases: A formula for Monte Carlo simulations // Phys. Rev. E. 2002. Vol. 65, No. 037402. P. 1–4.

Sun W., Morrison M.A., Isaacs W.A., et al. Detailed theoretical and experimental analysis of low-energy electron-N2 scattering // Phys. Rev. A. 1995. Vol. 52, No. 2. P. 1229–1256.

Tagashira H., Sakai Y., Sakamoto S. The development of electron avalanches in argon at high E/N values. II. Boltzmann equation analysis // J. Phys. D: Appl. Phys. 1977. Vol. 10. P. 1051.

Zhukovskiy M.E., Uskov R.V. Mathematical modeling of radiative electron emission using hybrid supercomputers // Numerical methods and programming. 2012. Vol. 13, P. 271–279.

Marchenko M.A., Mikhailov G.A. Distributed computing by the Monte Carlo method // Automation and Remote Control. 2007. Vol. 68, Iss. 5, P. 888–900.

Marchenko M. PARMONC - A Software Library for Massively Parallel Stochastic Simulation // LNCS. 2011. Vol. 6873. P. 302–315.

Marchenko M.A. Page of PARMONC on the web site of Siberian Supercomputer Center. URL: http://www2.sscc.ru/SORAN-INTEL/paper/2011/parmonc.htm (accessed: 19.08.2013).

Jeffers J., Reinders J. Intel Xeon Phi Coprocessor High-Performance Programming. Elsevier, 2013. 432 p.

Lisovskiy V., Booth J.P., Landry K., et al. Electron drift velocity in argon, nitrogen, hydrogen, oxygen and ammonia in strong electric fields determined from rf breakdown curves // J. Phys. D: Appl. Phys. 2006. Vol. 39. P. 660–665.

Dutton J. A survey on electron swarm data // J. Phys. Chem. Ref. Data. 1975. Vol. 4, No. 3. P. 577–851.