利用Delaunay三角剖分的具有排除体积的布朗粒子GPU并行模拟算法
分布式、并行与集群计算
2018-07-04 v1
摘要
提出一种在GPU上用CUDA和C++实现的新型并行模拟算法，用于模拟具有排除体积排斥并受长程和短程力相互作用的布朗粒子。当执行显式Euler-Maruyama积分步以考虑成对力和布朗运动时，可能会出现粒子重叠。排除体积特性带来了在重叠发生时即对其进行修正的需求，因为由于布朗粒子的随机位移，预测重叠是不可行的。所提出的解决方案在每个时间步处理粒子位置的Delaunay三角剖分，因为通过仅检查粒子邻域即可高效解决粒子间重叠。算法首先在CPU上生成粒子初始位置的Delaunay三角剖分，但此后三角剖分始终保留在GPU内存中。我们采用并行边翻转实现来在每个时间步保持三角剖分更新，并事先检查三角剖分未因粒子位移而失效。该算法通过两种活性胶体粒子模型进行了验证。在测试长程力模拟的并行实现时，结果显示与先前存在的顺序解相比，性能提升高达两个数量级。
引用
@article{arxiv.1703.02484,
title = {GPU parallel simulation algorithm of Brownian particles with excluded volume using Delaunay triangulations},
author = {Francisco Carter and Nancy Hitschfeld and Cristóbal Navarro and Rodrigo Soto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.02484},
year = {2018}
}
备注
Due to the limitation "The abstract field cannot be longer than 1,920 characters", the abstract appearing here is slightly shorter than the one in the PDF file