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2022 年戈登贝尔奖公布,等离子加速器技术突破获奖
cc博主2022-11-21【人工智能】407人已围观
作者丨施方圆
编辑丨陈彩娴
2022 年 11 月 17 日,高性能计算领域的最高荣誉之一“戈登贝尔奖”公布,来自法国、日本和美国的16人国际团队获奖。
获奖原因是:在超算上实现突破性的网格细化粒子细胞模拟,推动激光电子加速器设计的发展。
相关工作成果介绍体现在论文“Pushing the Frontier in the Design of Laser-Based Electron Accelerators with Groundbreaking Mesh-Refined Particle-In-Cell Simulations on Exascale-Class Supercomputers”中。
获胜团队将获得由 HPC 名人 Gordon Bell 提供的 1 万美元奖金。奖金不高,荣誉物无价。
论文地址:https://www.computer.org/csdl/pds/api/csdl/proceedings/download-article/1I0bSKaoECc/pdf这个国际团队主要用 Frontier 、 Fugaku 、 Summit 和 Perlmutter 四台超级计算机对等离子加速器技术进行深入的研究。其中一个作者 Vay 解释:
“等离子体加速器技术有可能提供比现有粒子加速器更紧凑的粒子加速器,为科学、工业、安全和健康领域的新应用打开大门。利用世界上最强大的超级计算机来推动研究,使这些复杂的机器成为现实,对我们所有人来说都很刺激。”
而胞中粒子法( PIC )是高性能计算中的一项技术,用于模拟带电粒子或等离子体的运动。PIC 在许多领域都有应用,包括核聚变、加速器、空间物理学和天体物理学。最近推出的 exascale 级计算机扩展了 PIC 模拟的视野。根据论文的摘要,该团队展示了一种首创的网格细化( MR )大规模并行 PIC 代码,用于在 Frontier、Fugaku、Summit 和 Perlmutter 四台超级计算机上优化的动力学等离子体模拟。
研究团队提出一种首创的网格细化 ( MR )大规模并行胞中粒子 (PIC) 代码,用于在 Frontier、Fugaku、Summit 和 Perlmutter 超级计算机上优化的动力学等离子体模拟。
WarpX PIC 代码中实现的主要创新包括:
1、三级并行化策略,展示了在数百万个 A64FX 内核和数万个 AMD 和 Nvidia GPU 上的性能可移植性和扩展性;
2、在论文中突破性的网格细化功能,将计算成本节省了 1.5 到 4 倍;
3、多个 MR 级别之间的有效负载平衡策略。
MR PIC 代码启用了 Frontier 、 Fugaku 和 Summit 上激光与物质相互作用的 3D 模拟,这是迄今为止标准代码无法实现的。
在论文文末获奖团队表示,“在大规模电磁 PIC 模拟中使用网格细化是第一次,代表了一种范式转变,论文中的模型用网格细化节省了 1.5 倍到 4 倍的计算成本,是迈向激光-等离子体相互作用建模新时代的一个里程碑式的垫脚石。”
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