核聚变中可扩展的域分解蒙特卡罗中性输运
计算物理
2026-04-15 v2 分布式、并行与集群计算
性能
摘要
EIRENE 是核聚合社区中广泛使用的蒙特卡罗中性输运求解器。EIRENE 未实现域分解，使得无法用于网格数据无法适配单个计算节点的仿真（见 e.g. [2]）。本文提出一种域分解蒙特卡罗（DDMC）算法，实现于全新开源蒙特卡罗代码 Eiron 中。两种当前 EIRENE 中使用的并行算法也在 Eiron 中实现，三个算法通过进行强缩放测试进行比较，DDMC 在 nearly all情况下均优于其他两种算法。在超级计算机 Mahti [3] 上，DDMC 强缩放在网格无法适配 L3 缓存片段（4 MiB）时表现出超线性缩放。DDMC 算法也扩展至 16384 个核心进行弱缩放测试，在高碰撞（更重计算负载）情况下弱缩放效率为 45%，在低碰撞（较轻计算负载）情况下为 26%。我们得出结论，在 EIRENE 中实现该域分解算法将提升性能，并使目前因内存限制而不可实现的仿真成为可能。
引用
@article{arxiv.2511.04489,
title = {Scalable Domain-decomposed Monte Carlo Neutral Transport for Nuclear Fusion},
author = {Oskar Lappi and Huw Leggate and Yannick Marandet and Jan Åström and Keijo Heljanko and Dmitriy V. Borodin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.04489},
year = {2026}
}
备注
The scaling experiments are invalid due to a performance bug. Fixing the bug changes the results drastically. We are rerunning experiments and will write a new manuscript after we have finished re-analyzing the results