Top Banner
технологий и технологии CUDA для PIMC моделирования в физике конденсированного состояния вещества на примере металлического водорода Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)
26

Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Jan 04, 2016

Download

Documents

sana

Применение суперкомпьютерных технологий и технологии CUDA для PIMC моделирования в физике конденсированного состояния вещества на примере металлического водорода. Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ). Что такое PIMC: Path Integral. теоретически. - PowerPoint PPT Presentation
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Применение суперкомпьютерных технологий и технологии CUDA для PIMCмоделирования в физике конденсированного

состояния вещества на примереметаллического водорода

Александр Новоселов (ИТПМ МГУ)

Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Page 2: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Что такое PIMC: Path Integral

теоретически

в численном моделировании

Page 3: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Что такое PIMC: Path Integral

среднее значение

наблюдаемой

Page 4: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Что такое PIMC: Monte Carlo

(по всему бесконечному

числу конфигураций) - большое, но конечное число случайных конфигураций с вероятностью

Page 5: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Процессор 1 ... Процессоры ... Процессор Nproc

Генерация Nconf/Nproc случайных конфигураций x с вероятностью P(x)

… Генерация Nconf/Nproc случайных конфигураций x с вероятностью P(x)

Вычисление и усреднение наблюдаемой A по этим конфигурациям

… Вычисление и усреднение наблюдаемой A по этим конфигурациям

Усреднение данных по процессорам (среднее арифметическое Nproc чисел)

PIMC: распараллеливание 1

Page 6: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

PIMC: генерация конфигурацийЛюбая начальнаяконфигурация x0

Марковски

й проц

есс

Условие детального баланса

Предельное распределение

«нетермализованные»конфигурации

«термализованные»конфигурации

Page 7: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

PIMC: распараллеливание 2Процессор 1 ... Процессоры ... Процессор Nproc

Начальная конфигурация

Генерация нетермализованных конфигурации до достижения предельного распределения

«первая термализованная» конфигурация

Генерация Nconf/Nproc случайных конфигураций x с вероятностью P(x)

… Генерация Nconf/Nproc случайных конфигураций x с вероятностью P(x)

Вычисление и усреднение наблюдаемой A по этим конфигурациям

… Вычисление и усреднение наблюдаемой A по этим конфигурациям

Усреднение данных по процессорам (среднее арифметическое Nproc чисел)

Page 8: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Алгоритм: проблема автокорреляций

Page 9: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Алгоритм: многоуровневый

Page 10: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Алгоритм: многоуровневыйвыбор действия уровня

Page 11: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Алгоритм: многоуровневыйCUDA-распараллеливание

Блок 1

Блок 2

Блок Nblocks

Координаты разных слоёв не связаны

У блоков нет общего кэша

Координаты разных частиц одного слоя связаны

У нитей в блоке есть общий кэш

Нить 1

Нить 2

Нить Nthreads

Page 12: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Металлический водород: на Земле

Ячейки с алмазными наковальнями

–Diamond Anvil Cells

Eremets M.I., Troyan I.A.Conductive dense hydrogen // Nature Materials. — 2011.

Page 13: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Металлический водород: в космосе

Page 14: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Металлический водород:модель

Вигнеровский кристалл протонов

Page 15: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Металлический водород:постановка задачи

• Энергия– Потенциальная– Кинетическая– Полная внутренняя

• Давление• Отношение Линдеманна• Конфигурации

• Уравнения состояния• Фазовый переход

Page 16: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Результаты: потенциальная энергия

rs=200 (ρ=2,1*10^6 кг/м^3)

Page 17: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Результаты: кинетическая энергия

rs=200 (ρ=2,1*10^6 кг/м^3)

Page 18: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Результаты: давление

rs=200 (ρ=2,1*10^6 кг/м^3)

Page 19: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Результаты: отношение Линдеманна

Page 20: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Результаты:конфигурации

rs=200 (ρ=2,1*10^6 кг/м^3)

T=14*10^3 К

Page 21: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Результаты:конфигурации

rs=200 (ρ=2,1*10^6 кг/м^3)

T=13*10^3 К

Объёмно-центрированная кубическая (bcc) решётка

Page 22: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Фазовый переход

Page 23: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Фазовый переход:проблема термализации

«метастабильное состояние»

Один процессор успел дотермализоваться

Page 24: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Фазовый переход:распараллеливание термализации

Процессор 1

Процессор 2

Процессор 3

Полная термализация

Полная термализация

Полная термализация

Процессор 1

Процессор 2

Процессор 3

Полная термализация

Раздача термализованной конфигурации

врем

я

Эффективная набранная статистика

Page 25: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Выводы: физика

• Получены уравнения состоянияи

– полное термодинамическое описание

• Обнаружен и исследован фазовый переход жидкость – bcc кристалл

Page 26: Александр Новоселов (ИТПМ МГУ) Олег Павловский (ИТПМ МГУ)

Выводы: вычислительные технологии• Реализованы высокопроизводительные

алгоритмы, применимые и в других моделях

• Использование суперкомпьютера – почти идеальное mpi-распараллеливание

• Использование технологии CUDA, распараллеливание на GPU – ускорение в ≈2*30 раз (на процессор)

• Полный объём использованных вычислительных ресурсов≈10 000 процессоро-часов