大型动力学网络的显式积分与 GPU 加速
计算物理
2016-08-01 v2 太阳与恒星天体物理
其他计算机科学
摘要
我们展示了近期开发的快速显式动力学积分算法在现代图形处理单元 (GPU) 加速器上的首次实现。以一个具有 150 种同位素和 1604 个反应的极硬热核网络耦合流体动力学的 Ia 型超新星爆炸作为通用测试案例，采用算子分裂法，我们证明了在标准隐式方法于 CPU 上求解单个此类网络所需的相同时间内，能够并行求解约 100 个真实的动力学网络。这种求解真实动力学网络系统计算时间的数量级减少意味着，在各种科学和技术领域中，那些原本难以处理或只能使用高度简化的动力学网络进行模拟的重要耦合多物理问题，现在在计算上已变得可行。
引用
@article{arxiv.1409.5826,
title = {Explicit Integration with GPU Acceleration for Large Kinetic Networks},
author = {Benjamin Brock and Andrew Belt and Jay Jay Billings and Mike Guidry},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.5826},
year = {2016}
}
备注
20 pages, 8 figures, submitted to Journal of Computational Physics