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
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文檔簡介
1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,數(shù)值模擬和理論分析、科學實驗被公認為并列的三大科學研究方法。在核反應堆設計、臨界安全分析及屏蔽問題的粒子輸運數(shù)值模擬中,蒙特卡羅方法(Monte Carlo方法,簡稱MC方法)是非常重要的一種方法。它基于組合幾何建模,具有幾何仿真能力強、物理建模完善、對粒子能量和飛行角度等近似程度小、同時對問題維度不敏感等特點,應用越來越廣泛。
由于進行蒙特卡羅輸運模擬的粒子之間相互獨立,因此一般都采用粒子并行方式進行并
2、行計算,每個處理器核上需要存儲整個模型的幾何單元和計數(shù)量。然而,隨著粒子輸運數(shù)值模擬的不斷深入,物理建模日益完善和精細,導致模型幾何規(guī)模急劇上升,對計算機的存儲和速度提出了巨大挑戰(zhàn)。核反應堆精細模型的堆芯幾何單元多達數(shù)百萬乃至上千萬,計數(shù)量更是高達上億,遠遠超過單處理器核的內(nèi)存存儲量,使得傳統(tǒng)粒子并行方式的蒙特卡羅程序無法模擬。
本文立足核反應堆安全分析中的全堆芯pin-by-pin精細模型的蒙特卡羅粒子輸運計算問題,結(jié)合新型
3、多核并行機的體系結(jié)構(gòu)特點,以計算組合幾何單元數(shù)達到千萬量級以上、計數(shù)存儲量達到十億量級的超大規(guī)模模型為目標,研究蒙特卡羅粒子輸運區(qū)域分解并行計算中的關(guān)鍵技術(shù)。
本文首先設計了基于樹結(jié)構(gòu)的高效區(qū)域剖分算法和區(qū)域影像區(qū)構(gòu)造算法,分解幾何單元及計數(shù)存儲量到多個處理器上,兼顧負載平衡,解決了內(nèi)存存儲問題;結(jié)合蒙特卡羅粒子輸運計算的特點,面向粒子在區(qū)域間的高效傳遞,設計并實現(xiàn)了高效的非規(guī)則數(shù)據(jù)通信算法,以支持異步粒子輸運;將區(qū)域分解并行
4、算法與傳統(tǒng)的粒子并行算法相結(jié)合,實現(xiàn)了大規(guī)模兩級耦合并行計算,解決了區(qū)域分解并行可擴展性等關(guān)鍵問題;同時研究并實現(xiàn)了層次式的多級并行隨機數(shù)派生方法,確保串并行計算結(jié)果一致。并集成研究成果到蒙特卡羅粒子輸運支撐軟件框架JCOGIN上。
其次,針對基于JCOGIN框架研發(fā)蒙特卡羅中子光子耦合輸運程序JMCT的需求,進行了在并行框架下的軟件實現(xiàn)研究,根據(jù)中子、光子兩種粒子在輸運模擬中的特點,凝結(jié)數(shù)學上的共性,支持物理上的個性,設計了
5、處理粒子位置移動的輸運模塊和封裝粒子物理過程的物理模塊(分為中子物理模塊和光子物理模塊),實現(xiàn)了數(shù)學與物理的分離。進一步在物理模塊中,根據(jù)核反應截面數(shù)據(jù)特性,設計了連續(xù)能量點截面物理模塊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),分為參數(shù)類和碰撞類,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與操作的分離。其中參數(shù)類分層次存儲了各種截面數(shù)據(jù),碰撞類則根據(jù)粒子能量插值計算各種相應截面,并嚴格遵循碰撞物理過程實現(xiàn)各種抽樣處理。將研究成果在JMCT程序上實現(xiàn),并采用多個國際基準模型和考核模型進行了全方面的驗
6、證和確認。
最后,基于大亞灣核電站的壓水堆全堆芯pin-by-pin精細模型,開展了蒙特卡羅粒子輸運區(qū)域分解并行計算的實際應用。針對幾何單元從幾十萬到千萬的兩種類型的全堆芯pin-by-pin模型,實現(xiàn)了多種剖分方式的區(qū)域分解并行計算,以及區(qū)域分解與粒子并行耦合的兩級并行計算對該模型的臨界模擬計算。
計算結(jié)果表明,區(qū)域分解并行算法的模擬結(jié)果正確,且降低了單處理器核的內(nèi)存需求,能夠模擬單純粒子并行無法模擬的超大規(guī)模模型
7、,解決了蒙特卡羅粒子輸運面臨的內(nèi)存挑戰(zhàn),同時能夠確保串并行結(jié)果一致。對于幾何單元過千萬、采用49群能量分群計數(shù)的256層全堆芯pin-by-pin模型,僅計數(shù)存儲量就超過12G,遠超過單核內(nèi)存,僅依靠粒子并行無法進行模擬,現(xiàn)采用區(qū)域分解并行算法對整個模型和計數(shù)進行八剖分,實現(xiàn)了對該模型的模擬。
針對多種區(qū)域剖分方式進行了詳細的并行測試,測試結(jié)果表明,區(qū)域分解并行算法與粒子并行相結(jié)合的兩級并行的并行效率和可擴展性非常好,處理器核
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