JCOGIN: khung chương trình cho việc vận chuyển hạt trên hình học tổ hợp

Springer Science and Business Media LLC - Tập 77 - Trang 11270-11287 - 2021
Baoyin Zhang1, Zeyao Mo1, Xin Wang1, Wei Wang1, Gang Li1, Aiqing Zhang1, Xiaolin Cao1
1Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Beijing, China

Tóm tắt

Các khung chương trình chuyên biệt thường rất hiệu quả trong việc đơn giản hóa quá trình phát triển các ứng dụng quy mô lớn trên siêu máy tính. Bài báo này giới thiệu một khung lập trình song song mang tên JCOGIN nhằm vận chuyển hạt trên hình học tổ hợp. JCOGIN cung cấp một mô hình dữ liệu hình học tổ hợp và một mô hình tính toán song song dựa trên mảng để quản lý việc phân phối dữ liệu trong tính toán song song. Nó triển khai tính song song hỗn hợp của phân rã miền và tính song song của hạt trên MPI/OpenMP để vượt qua điểm nghẽn về nhu cầu bộ nhớ lớn và thời gian tính toán dài. Giao diện lập trình ứng dụng của JCOGIN có thể hỗ trợ người dùng nhanh chóng phát triển các ứng dụng vận chuyển hạt song song của họ. Dựa trên khung này, người dùng chỉ cần viết mã tuần tự cho các mô phỏng số quy mô lớn trên các siêu máy tính hiện đại. Hiệu suất song song của các ứng dụng dựa trên JCOGIN có thể đạt tới 80% trên hàng trăm ngàn lõi CPU.

Từ khóa

#khung lập trình #hình học tổ hợp #vận chuyển hạt #tính toán song song #siêu máy tính

Tài liệu tham khảo

Hoogenboom JE, Martin WR, Petrovic B (2011) Monte Carlo performance benchmark for detailed power density calculation in a full size reactor core. Benchmark specifications revision 1.2 (2011). http://www.oecd-nea.org/dbprog/MonteCarloPerformanceBenchmark.htm Leppänen J, Mattila R (2016) Validation of the Serpent-ARES code sequence using the MIT BEAVRS benchmark—HFP conditions and fuel cycle 1 simulations. Ann Nucl Energy 96:324–331 Liu S, Liang J, Wu Q et al (2017) BEAVRS full core burnup calculation in hot full power condition by RMC code. Ann Nucl Energy 101:434–446 Gunow G, Forget B, Smith K (2019) Full core 3D simulation of the BEAVRS benchmark with OpenMOC. Ann Nucl Energy 134:299–304 Horelik N, Siegel A, Forget B et al (2014) Monte Carlo domain decomposition for robust nuclear reactor analysis. Parallel Comput 40(10):646–660 Johansen H, McInnes LC et al (2014) Software productivity for extremescale science. DOE Workshop Report, Rockville MD Mo Z, Zhang A, Cao X et al (2010) JASMIN: a parallel software infrastructure for scientific computing. Front Comput Sci China 4(4):480–488 Amarasinghe S, Hall M, Lethin R et al (2011) ASCR programming challenges for exascale computing. Workshop on Exascale Programming Challenges, Marina del Rey pp 27–29 Dubey A et al (2014) A survey of high level frameworks in block-structured adaptive mesh refinement packages. J Parallel Distrib Comput 74(12):3217–3227 SAMRAI (2018) https://computation.llnl.gov/project/SAMRAI/. Accessed 15 Dec 2018 Unitah (2018) http://uintah.utah.edu/. Accessed 15 Dec 2018 Stewart JR, Edwards HC (2003) The SIERRA framework for developing advanced parallel mechanics applications. Large Scale PDE Constr Optim 30:301–315 SIERRA (2018) https://sierradist.sandia.gov. Accessed 15 Dec 2018 UG (2018) https://gcsc.uni-frankfurt.de/simulation-and-modelling/ug4. Accessed 15 Dec 2018 PUMI (2018) https://www.scorec.rpi.edu/pumi/. Accessed 15 Dec 2018 PHG (2018) http://lsec.cc.ac.cn/phg/index.htm. Accessed 15 Dec 2018 Mo Z, Zhang A, Liu Q, Cao X (2016) Parallel algorithm and parallel programming: from specialty to generality as well as software reuse. Sci Sin Inf 46(10):1392–1410 JASMIN (2020) http://www.caep-scns.ac.cn/JASMIN.php. Accessed 10 June 2020 Liu Q, Zhao W, Cheng J, Mo Z, Zhang A, Liu J (2016) A programming framework for large scale numerical simulations on unstructured mesh. IEEE HPSC2016, pp 310–315 JAUMIN (2020) http://www.caep-scns.ac.cn/JAUMIN.php. Accessed 10 June 2020 Allison J (2006) Geant4 developments and applications. IEEE Trans Nucl Sci 53(1):270–278 Amadio G, Apostolakis J, Bandieramonte M et al (2015) The GeantV project: preparing the future of simulation. J Phys Conf Ser 664(7):072006 Canal P, Sexton-Kennedy E, Madsen J et al (2020) Geant exascale pilot project. Eur Phys J Conf 245(3):09015 Giménez-Alventosa V, Giménez Gómez V, Oliver Gil S (2020) PenRed: an extensible and parallel Monte-Carlo framework for radiation transport based on PENELOPE. arXiv:2003.00796v2 Salvat F (2019) PENELOPE-2018: a code System for Monte Carlo Simulation of Electron and Photon Transport. OECD/NEA Data Bank, Issyles-Moulineaux, France JCOGIN (2020) http://www.caep-scns.ac.cn/JCOGIN.php. Accessed 10 June 2020 Zhang B, Li G, Deng L et al (2014) JCOGIN: a parallel programming infrastructure for Monte Carlo particle transport. PHYSOR 2014—the role of reactor physics toward a sustainable future, The Westin Miyako, Kyoto, Japan Deng L, Li G, Zhang B et al (2013) Simulation of the full-core pin-model by JMCT Monte Carlo neutron–photon transport code. M&C 2013, Sun Valley, Idaho, pp 427–433 Tu X, Liu D, Wang X et al (2020) Parallel development of MOC module in KYLIN-II code on parallel framework. Nucl Power Eng 41(S1):18–21 HDF5 (2014) http://www.hdfgroup.org/HDF5/. Accessed 11 Nov 2014 Procassini R, Cullen D, Greenman G et al (2007) New capabilities in MERCURY: a modern, Monte Carlo particle transport code. M&C+SNA, Monterey California Li G, Zhang B, Deng L et al (2013) Development of Monte Carlo particle transport code JMCT. High Power Laser Particle Beams 25(1):158–162 Remec I, Kam FBKHB (1998) Robinson-2 pressure vessel benchmark. Office of Scientific & Technical Information Technical Reports Zheng Z, Mei Q, Deng L et al (2018) Application of a global variance reduction method to HBR-2 benchmark. Nucl Eng Des 326:301–310 Fu Y, Ma Y, Shang G et al (2014) Sophisticated modeling and calculation of Daya Bay nuclear power station reactor based on JMCT. Nuclear Power Eng S2:239–241 Horelik N, Herman B, Forget B, Smith K (2013) Benchmark for evaluation and validation of reactor simulations (BEAVRS), v1.0.1. In: Proceedings of international conference mathematics and computational methods applied to nuclear science and engineering, Sun Valley, Idaho Park HJ, Lee HC, Shim HJ et al (2016) Real variance analysis of Monte Carlo eigenvalue calculation by McCARD for BEAVRS benchmark. Ann Nucl Energy 90:205–211 Deng L, Li G, Zhang B et al (2017) JMCT Monte Carlo simulation analysis of BEAVRS and SG-III shielding. EPJ Web of Conferences 153:06017. https://doi.org/10.1051/epjconf/201715306017 Zhang M, Ma C, Zeng X et al (2018) Core design for radioisotope production in PWR nuclear power plant. At Energy Sci Technol 52:112–117