并行动力学蒙特卡罗方法的同步松弛算法
材料科学
2007-05-23 v1 统计力学
摘要
我们研究了同步松弛(SR)算法是否适用于简单薄膜生长模型的并行动力学蒙特卡罗模拟。也 presenting了一系列用于优化并行效率的技术。我们发现，平行效率取决于三个主要因素——由于松弛迭代纠正相邻处理器中边界事件的计算开销、每个处理器中事件数cycles极端波动，以及进程间通信的开销。由于存在波动且需要全局同步，SR算法无法扩展，即并行效率随处理器数量的增加而对数式下降。也讨论了平行效率对仿真参数（如处理器大小、域分解几何、单体跳跃速率D与沉积速率F之比D/F）的依赖性。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0406540,
title = {Synchronous relaxation algorithm for parallel kinetic Monte Carlo},
author = {Yunsic Shim and Jacques G. Amar},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0406540},
year = {2007}
}
备注
13 pages, 15 figures