System resources usage minimisation in numerical modelling of charged particle beam dynamics

Abstract

Магистерская диссертация: 74 страницы, 12 рисунков, 11 таблиц, 60 источников, 1 приложение. Рассматриваются вопросы минимизации использования системных ресурсов при численном моделировании динамики пучков заряженных частиц с помощью следующих средств оптимизации: • специализированных математических библиотек; • технологий оптимизации CPU: OpenMP и OpenMPI; • технологий оптимизации GPU: CUDA и OpenACC. Приводится анализ и оценка возможностей оптимизации моделирования динамики пучка заряженных частиц; приводится обзор актуального материала по моделированию динамики пучка частиц и применению средств оптимизации вычислений. По уравнениям описывающим динамику пучка заряженных частиц составлены алгоритмы вычисления, по которым разработано программное обеспечение, выполняющее моделирование динамики пучка частиц, произведена его оптимизация с помощью средств GPU и CPU. В результате оптимизации удалось улучшить производительность вычислений в 1–5 раз. Сделаны выводы о наиболее эффективных возможных способах оптимизации применимых к численному моделированию динамики пучка заряженных частиц.

Master’s thesis: 74 pages, 12 figures, 11 tables, 60 source, 1 appendix. The work deals with minimizing of use of system computing resources in the numerical modeling of the dynamics of charged particle beams by using the following optimization tools: • specialized math libraries; • CPU optimization tools: OpenMP and OpenMPI; • GPU optimization tools: CUDA and OpenACC. The paper provides an analysis and assessment of the possibilities of optimization modeling of the beam of charged particles; it provides an overview of actual material on modeling the dynamics of the particle beam and using optimization tools to optimize the use of computing resources. According to the equations describing the dynamics of a beam of charged particles we made calculation algorithms, by which developed software that preforms the simulation of the dynamics of the particle beam, after that we use CPU and GPU optimization tools to optimize it. As a result of optimization could improve the performance of computing in 1–5 times. In the conclusions about the most effective ways possible to optimize applicable to the numerical simulation of a charged particle beam.