CPU-GPU协同计算在MOC中子输运异构并行计算中的应用研究

摘要：

特征线方法(MOC)可以精确求解任意几何的中子输运方程,但该方法收敛慢、计算时间长.本研究基于空间区域分解和特征线并行技术,采用MPI+OpenMP/CUDA编程模型,实现了适用于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构系统的二维MOC异构并行算法.为充分利用异构系统中的CPU和GPU计算资源,实现CPU-GPU协同计算,提出动态任务分配模型,根据CPU和GPU的计算能力合理分配计算任务.数值验证结果表明:程序具有良好的计算精度;动态任务分配模型能根据硬件性能给出最佳任务分配方案;5异构节点(包含20块GPU)并行时,相对MPI+CUDA并行模式,采用CPU-GPU协同计算后,程序整体效率提升达到14％.

关键词：异构并行、特征线方法、中子输运计算、GPU、CUDA

所属期刊栏目：41

分类号：TL329(核反应堆工程)

在线出版日期：2020-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-21