非定常粒子輸運(yùn)蒙特卡羅模擬在MIC上的加速研究.pdf

1、當(dāng)前超大規(guī)模高性能計(jì)算機(jī)朝著商用處理器與計(jì)算加速器混合異構(gòu)方向發(fā)展，與傳統(tǒng)的并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)相比，計(jì)算性能有了較大改進(jìn)。在2010年，Intel發(fā)布了MIC（集成眾核架構(gòu)）并行協(xié)處理器。MIC使用x86指令集，并支持傳統(tǒng)的編程模型，如OpenMP、Intel Threading Building Blocks(TBB)。由于在性能和可編程性方面的優(yōu)勢，MIC得到了越來越多關(guān)注。眾多研究人員都將MIC應(yīng)用在了所研究的領(lǐng)域，并取得了很好的效果

2、。粒子輸運(yùn)模擬在科學(xué)和工程領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，求解粒子輸運(yùn)方程，分為確定性和非確定性兩種方法，而蒙特卡羅（Monte Carlo）方法是使用非確定性方法求解粒子輸運(yùn)方程重要的數(shù)值模擬方法之一。與確定性方法相比，Monte Carlo方法更適合求解具有某些復(fù)雜介質(zhì)的粒子輸運(yùn)問題，但卻需要很龐大的計(jì)算量，而以CPU/MIC為代表的混合異構(gòu)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，因此研究面向異構(gòu)系統(tǒng)的粒子輸運(yùn)MC模擬并行算法是非常必要的。
　　本

3、文以MCNP程序?yàn)榛A(chǔ)，提出了一種面向CPU/MIC混合異構(gòu)系統(tǒng)的粒子輸運(yùn)并行算法，研制了并行程序。主要工作如下：
　　提出了一種基于MIC的并行線性同余偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器。首先每個線程需要的隨機(jī)數(shù)種子可在程序初始化時采用推導(dǎo)出的公式跳躍式快速生成，然后在MIC上的多個線程可利用隨機(jī)數(shù)種子以多線程的方式生成隨機(jī)數(shù)。在這一過程中，每個MIC線程可利用512位的向量化單元（VPU）進(jìn)行算法的向量化操作，同時生成8個雙精度浮點(diǎn)隨機(jī)數(shù)，極大提

4、高了生成速度。
　　提出了一種基于MIC的粒子輸運(yùn)蒙特卡羅模擬的并行算法，針對MIC訪存特點(diǎn)提出了適于程序并行的高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及基于靜態(tài)分配的任務(wù)劃分方法。相比運(yùn)行在E5-2670 CPU上的MCNP串行程序，MCNP-MIC數(shù)據(jù)級并行算法獲得8.6倍的加速比。
　　提出一種針對 CPU/MIC混合異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)的粒子輸運(yùn)蒙特卡羅模擬的CPU/MIC協(xié)同算法，該算法設(shè)計(jì)出一種針對異構(gòu)節(jié)點(diǎn)CPU和MIC不同計(jì)算能力的多級任務(wù)劃分方