在 GPU 上加速含物质效应的逐事件中微子振荡重加权
数据分析、统计与概率
2014-05-12 v3 计算物理
摘要
在现代中微子振荡分析中，振荡概率计算正变得日益消耗 CPU 资源。蒙特卡洛样本中各个事件重加权的独立性使其适合在图形处理器（GPU）上并行实现。我们利用 CUDA C API 将“Prob3++”库移植到 GPU，从而能够大规模并行计算中微子在常密度物质中的振荡概率，与单 CPU 性能相比，执行时间缩短至原来的 1/75。
引用
@article{arxiv.1311.7579,
title = {Accelerated Event-by-Event Neutrino Oscillation Reweighting with Matter Effects on a GPU},
author = {R. G. Calland and A. C. Kaboth and D. Payne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.7579},
year = {2014}
}
备注
Final Update: Post submission update Updated version: quantified the difference in event rates for binned and event-by-event reweighting with a typical binning scheme. Improved formatting of references