Динамическая балансировка в коде PICADOR для моделирования плазмы

Авторы

  • С.И. Бастраков
  • И.Б. Мееров
  • И.А. Сурмин
  • А.С. Малышев
  • М.А. Ширяев
  • Е.С. Ефименко
  • А.А. Гоносков

Ключевые слова:

балансировка нагрузки
физика плазмы
метод частиц в ячейках
высокопроизводительные вычисления

Аннотация

Рассматривается задача балансировки нагрузки при моделировании плазмы методом частиц в ячейках на кластерных системах. Предлагается динамическая схема балансировки нагрузки, основанная на методе прямолинейного разбиения. Обсуждаются вопросы эффективной реализации оценки дисбаланса нагрузки и выполнения переразбиения. Эксперименты показывают, что на существенно несбалансированных задачах реализация демонстрирует не менее чем двукратное превосходство по сравнению с равномерным разбиением. Накладные расходы на поддержку балансировки составляют менее 1% от общего времени счета. Работа выполнена в лаборатории ННГУ-Intel «Информационные технологии» при поддержке ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» (соглашение № 14.В37.21.0393), а также при поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации (код проекта НШ–1960.2012.9). Статья рекомендована к публикации Программным комитетом Международной научной конференции «Научный сервис в сети Интернет: все грани параллелизма» (http://agora.guru.ru/abrau2013).


Загрузки

Опубликован

2013-09-26

Выпуск

Раздел

Раздел 2. Программирование

Авторы

С.И. Бастраков

Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• ассистент

И.Б. Мееров

Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• заместитель заведующего кафедрой

И.А. Сурмин

Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• программист

А.С. Малышев

Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• студент

М.А. Ширяев

Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• студент

Е.С. Ефименко

Институт прикладной физики РАН (ИПФ РАН)
ул. Ульянова, 46, 603950, Нижний Новгород
• младший научный сотрудник

А.А. Гоносков

Институт прикладной физики РАН (ИПФ РАН)
ул. Ульянова, 46, 603950, Нижний Новгород
• младший научный сотрудник


Библиографические ссылки

  1. Бэдсел Ч., Ленгдон А. Физика плазмы и численное моделирование. М.: Энергоатомиздат, 1989.
  2. Pukhov A. Three-dimensional electromagnetic relativistic Particle-In-Cell code VLPL // J. of Plasma Physics. 1999. 61, N 3. 425-433.
  3. Fonseca R.A., et al. OSIRIS: a three-dimensional, fully relativistic Particle-In-Cell code for modeling plasma based accelerators // Lecture Notes in Computational Science. Vol. 2331. Berlin: Springer, 2002. 342-351.
  4. Burau H., Widera R., Honig W., et al. PIConGPU: a fully relativistic Particle-In-Cell code for a GPU cluster // IEEE Trans. on Plasma Science. 2010. 33, N 10. 2831-2839.
  5. Korzhimanov A., Gonoskov A. ELMIS - a fully parallel Fourier-based multidimensional PIC code for laser-plasma interaction simulations // Poc. of the 22-nd Intl. Conf. on Numerical Simulation of Plasmas (ICNSP 2011). September 7-9, 2011. Long Branch, New Jersey, USA (http://icnsp2011/pppl.gov/).
  6. Bastrakov S., Donchenko R., Gonoskov A., Efimenko E., Malyshev A., Meyerov I., Surmin I. Particle-In-Cell plasma simulation on heterogeneous cluster systems // J. of Computational Science. 2012. 3, N 6. 474-479.
  7. Bastrakov S., Meyerov I., Gergel V., et al. High performance computing in biomedical applications // Procedia Computer Science. 2013. 18. 10-19.
  8. Liewer P.C., Decyk V.K. A general concurrent algorithm for plasma particle-in-cell codes // J. Computational Physics. 1989. 85, N 2. 302-322.
  9. Fox G.C. A review of automatic load balancing and decomposition methods for the Hypercube // Numerical Algorithms for Modern Parallel Computer Architectures. The IMA Volumes in Mathematics and Its Applications / Ed. by M. Schultz. New York: Springer, 1988. Vol. 1. 63-76.
  10. Barnes J., Hutt P. A hierarchical O(N logN) force calculation algorithm // Nature. 1986. 324. 446-449.
  11. Seidel D.B., Plimpton S.J., Pasik M.F., et al. Dynamic load balancing for a parallel electromagnetic particle-in-cell code // Proc. IEEE Intl. Pulsed Power Conf. Las Vegas: IEEE Press, 2001. 1000-1003.
  12. Nakashima H., Miyake Y., Usui H., Omura Y. OhHelp: a scalable domain-decomposing dynamic load balancing for particle-in-cell simulations // Proc. of the 23rd Intl. Conf. on Supercomputing (ICS-2009). New York: ACM Press, 2009. 90-99.
  13. Nicol D.N. Rectilinear partitioning of irregular data parallel computations // J. of Parallel and Distributed Computing. 1994. 23, N 2. 119-134.
  14. Taflove A. Computational electrodynamics: the finite-difference time-domain method. London: Artech House, 1995.
  15. Бастраков С.И., Гоносков А.А., Донченко Р.В., Ефименко Е.С., Малышев А.С., Мееров И.Б. Исследование и поиск наиболее эффективных подходов к параллельному моделированию плазмы методом частиц в ячейках на кластерных системах // Тр. Междунар. конф. «Параллельные вычислительные технологии, 2011» (ПаВТ-2011). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. 411-417.