密度矩阵重正化群的异构并行优化

摘要：

密度矩阵重正化群方法(DMRG)在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度,在应用于二维或准二维问题时,要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略,可以同时发挥计算机中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分,实现了数据的分布式存储,并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例,测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现,并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时,观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹,此时保留状态数达到104,使用的GPU显存小于12 GB.

关键词：密度矩阵重正化群、强关联格点模型、异构并行

所属期刊栏目：68

资助基金：国家自然科学基金11674139,11834005;长江学者和创新团队发展计划IRT-16R35资助的课题

在线出版日期：2019-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：11-18