面向异构众核架构的并行特征线法输运扫描方法及装置

    公开(公告)号:CN113391932A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202110632652.7

    申请日:2021-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种面向异构众核架构的并行特征线法输运扫描方法及装置,适用于采用区域分解并行算法和特征线法的中子输运计算系统,本发明方法包括:采用MPI非阻塞通信的方式,将中子输运特征线法的输运计算和相邻进程间通信进行重叠优化,使得输运计算和进程间通信在运行时间上至少部分重叠;当主机端和加速卡设备端进行协同计算时,采用多流异步调用的方式,实现所述设备端上的输运计算和所述主机端与设备端之间的数据拷贝在运行时间上的重叠;其中,所述流指的是在设备端上一个以预设顺序执行的操作队列。本发明可有效提高大规模并行特征线方法中子输运计算软件系统的并行效率。

    一种快堆六角形堆芯中子输运计算的射线生成与追踪方法

    公开(公告)号:CN111696197B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202010461303.9

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明提供一种快堆六角形堆芯中子输运计算的射线生成与追踪方法,能够在提高并行计算效率的同时能够大幅度减少同等堆芯几何下对内存的需求。所述方法包括:构建快堆堆芯几何模型,所述几何模型为六角形,根据离散的方位角、平面射线间距在构建好的几何模型上生成2D轨迹,并根据边界条件对生成的2D轨迹进行修正;其中,轨迹即射线;根据修正后的2D轨迹,形成2D轨迹链,确定每条轨迹链的长度和数目,在l‑z平面上生成3D轨迹;将l‑z平面上生成的3D轨迹映射到真实三维几何中,生成真实的3D轨迹,对真实的3D轨迹进行追踪。本发明涉及中子物理与高性能计算的交叉技术领域。

    一种快堆六角形堆芯中子输运计算的射线生成与追踪方法

    公开(公告)号:CN111696197A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010461303.9

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明提供一种快堆六角形堆芯中子输运计算的射线生成与追踪方法,能够在提高并行计算效率的同时能够大幅度减少同等堆芯几何下对内存的需求。所述方法包括:构建快堆堆芯几何模型,所述几何模型为六角形,根据离散的方位角、平面射线间距在构建好的几何模型上生成2D轨迹,并根据边界条件对生成的2D轨迹进行修正;其中,轨迹即射线;根据修正后的2D轨迹,形成2D轨迹链,确定每条轨迹链的长度和数目,在l-z平面上生成3D轨迹;将l-z平面上生成的3D轨迹映射到真实三维几何中,生成真实的3D轨迹,对真实的3D轨迹进行追踪。本发明涉及中子物理与高性能计算的交叉技术领域。

    面向异构众核架构的并行特征线法输运扫描方法及装置

    公开(公告)号:CN113391932B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202110632652.7

    申请日:2021-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种面向异构众核架构的并行特征线法输运扫描方法及装置,适用于采用区域分解并行算法和特征线法的中子输运计算系统,本发明方法包括:采用MPI非阻塞通信的方式,将中子输运特征线法的输运计算和相邻进程间通信进行重叠优化,使得输运计算和进程间通信在运行时间上至少部分重叠;当主机端和加速卡设备端进行协同计算时,采用多流异步调用的方式,实现所述设备端上的输运计算和所述主机端与设备端之间的数据拷贝在运行时间上的重叠;其中,所述流指的是在设备端上一个以预设顺序执行的操作队列。本发明可有效提高大规模并行特征线方法中子输运计算软件系统的并行效率。

    一种面向异构集群的三维中子输运特征线并行求解方法

    公开(公告)号:CN116432389A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310161743.6

    申请日:2023-02-21

    Abstract: 本发明公开了一种面向异构集群的三维中子输运特征线并行求解方法,包括:S1参数初始化;S2.生成轨迹段;S3.封装特征线数据并传输至设备端;S4.输运扫描异构计算;S5.源迭代终止判断;S6.写出模拟结果。本发明采用的三维特征线法可以有效求解数值堆原型系统的中子输运过程,实现高精细、高保真、高效率的输运求解。本发明设计了多级任务并行策略以及面向异构加速卡的优化方案,可以充分利用混合架构的计算优势,从而大幅提高三维中子输运模拟程序应用于大规模算例时的求解速度,使三维步特征线中子输运模拟程序在CPU+DCU异构集群环境下达到更快的求解速度和良好的可扩展性。

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