Моделирование формирования УНС в плазмес использованием параллельных вычислений
Ключевые слова:
УНС, моделирование, МКЧ, параллельное программирование, GPU, CPU, Nvidia CUDA
Аннотация
В статье рассматривается методика решения математической модели образования кластерных групп углерода, которые формируют углеродные наноструктуры (УНС) в низкотемпературной плазме при термической возгонке графита. Традиционно модели такого типа решаются численно, с использованием суперкомпьютеров или Grid-технологий. Данный подход имеет достаточно высокую стоимость и не всегда доступен для инженерных расчетов. Альтернативным вариантом является использование ресурсов современных персональных компьютеров (ПК). Применение технологии распараллеливания на CPU и GPU позволяет выполнять вычисления общего назначения на базе графических процессоров видеокарты ПК. Представленный алгоритм на основе метода крупных частиц (МКЧ) позволяет получить численное решение рассматриваемой модели с применением технологии Nvidia CUDA на ПК. Предложены подходы к распараллеливанию вычислений на CPU и GPU и проведен анализ времени выполнения различных алгоритмов расчета параметров электромагнитного поля и поиска столкновений частиц в плазме. Получены количественные характеристики влияния основных параметров процесса на число образований кластерных групп углерода в плазме межэлектродного пространства, являющихся базой формирования УНС.
Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1. De Volder, M. F. L. Carbon nanotubes: present and future commercial applications / M. F. L. De Volder, S. H.Tawfick, R. H. Baughman, A. J. Hart // Scienсе. – 2013. – V. 339, No 6119. – P. 535–539.
2. Ершова, О. В. Современные композиционные материалы на основе полимерной матрицы / О. В. Ершова [и др.] // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. ‒ 2015. ‒ No 4(1). ‒ С. 14–18.
3. Shahil, K. M. F. Graphene-multilayer graphene nanocomposites as highly efficient thermal interface materials / K. M. F. Shahil, A. A. Balandin // Nano Letters. – 2012. – V. 12, No 2. ‒ P. 861–867.
4. Амиров, Р. Х. Синтез углеродных нанотрубок в плазмоструйном реакторе в присутствии катализаторов / Р. Х. Амиров [и др.]// Успехи прикладной физики. ‒ 2014. ‒ Т. 2, No3.– С. 217–223.
5. Гаврилов, А. Н. Анализ методов синтеза и промышленное производство углеродных нанотрубок / А. Н. Гаврилов, Е. А. Пологно, А. Н. Рязанов // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. Серия: Инновационная экономика: человеческое измерение. ‒ 2010. ‒ No 6. ‒ С.14–19.
6. Макунин, А. В. Технологические аспекты синтеза наноструктур электродуговым и газопиролитическим методами / А. В. Макунин [и др.] // Физика и химия обработки материалов. ‒ 2010. ‒ No 6. ‒ С. 38–41.
7. Зинченко, Л. А. Особенности математического моделирования в задачах проектирования наносистем / Л. А. Зинченко, В.А.Шахнов // Информационные технологии и вычислительные системы. ‒ 2009. ‒ No4.‒ С.84–92.
8. Берендеев, Е. А. Эффективное использование суперЭВМ для решения больших задач физики плазмы методом частиц в ячейках / Е.А. Берендеев [и др.] // Вісник Націо-нального технічного університету України «Київський політехнічний інститут». Серія: Інформатика, управління та обчислювальна техніка.‒ 2012. ‒ No 56. ‒ С. 71–77.
9. GPGPU.RU Использование видеокарт для вычислений. URL: http://www.gpgpu.ru
10. Егоров, М. Ю. Применение графических ускорителей для повышения производительности вычислений при численном моделировании функционирования сложных технических систем / М. Ю. Егоров, С.М.Егоров, Д.М. Егоров // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. ‒ 2015. ‒ No 1 (40). ‒ С. 81–91.
11.Цветков, И. В. Применение численных методов для моделирования процессов в плазме: учеб. пособие / И. В. Цветков. ‒ Москва : МИФИ, 2007. ‒ 84 с.
12. Abramov, G. V. Formation of Clusters of Carbon Structures in Plasma under Thermal Destruction of Graphite / G. V. Abramov [et. al.] // Nanotechnologies in Russia. ‒ 2017. ‒ No 12. (3–4). ‒ Р. 139–146.
13. Черчиньяни, К. Теория и приложения уравнения Больцмана / К. Черчиньяни; перевод с англ.; под редакцией Р. Г. Баранцева. ‒ М.: Мир, 1978. ‒ 495 с.
14. Сурмин, И. А. Моделирование плазмы методом частиц в ячейках с использованием сопроцессоров Intel Xeon Phi / И. А. Сурмин [и др.] // Вычислительные методы и программирование. ‒ 2014. ‒ Т. 15, No 3. ‒ С. 530–536.
15. Decyk, V. K. Particle-in-cell algorithms for emerging computer architectures / V. K. Decyk, T. V. Singh // Computer Physics Communications. ‒ 2014. ‒ V. 185, No 3. ‒ Р. 708–719.
16. Abramov, G. V. The application of the large particles method of numerical modeling of the process of carbonic nanostructures synthesis in plasma / G. V. Abramov, A. N. Gavrilov // Journal of Physics: Conf. Series. – 2018. ‒ V. 973. ‒ P. 012022.
17. nVidia CUDA ‒ неграфические вычисления на графических процессорах. ‒ URL: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml
18. Ferreiro, A. M. An efficient implementation of parallel simulated annealing algorithm in GPUs / A. M. Ferreiro, J. A.García, J. G.López-Salas // Journal of Global Optimization. – 2013. – V. 57, No 3. – P. 863–890.
19. Абрамов, Г. В. Математические методы исследования кинетики формирования кластеров углерода в плазме / Г. В. Абрамов, А.Н.Гаврилов // Системы и средства информатики. ‒ 2018. ‒ Т. 28, No 2. ‒ С. 116–127.
2. Ершова, О. В. Современные композиционные материалы на основе полимерной матрицы / О. В. Ершова [и др.] // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. ‒ 2015. ‒ No 4(1). ‒ С. 14–18.
3. Shahil, K. M. F. Graphene-multilayer graphene nanocomposites as highly efficient thermal interface materials / K. M. F. Shahil, A. A. Balandin // Nano Letters. – 2012. – V. 12, No 2. ‒ P. 861–867.
4. Амиров, Р. Х. Синтез углеродных нанотрубок в плазмоструйном реакторе в присутствии катализаторов / Р. Х. Амиров [и др.]// Успехи прикладной физики. ‒ 2014. ‒ Т. 2, No3.– С. 217–223.
5. Гаврилов, А. Н. Анализ методов синтеза и промышленное производство углеродных нанотрубок / А. Н. Гаврилов, Е. А. Пологно, А. Н. Рязанов // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. Серия: Инновационная экономика: человеческое измерение. ‒ 2010. ‒ No 6. ‒ С.14–19.
6. Макунин, А. В. Технологические аспекты синтеза наноструктур электродуговым и газопиролитическим методами / А. В. Макунин [и др.] // Физика и химия обработки материалов. ‒ 2010. ‒ No 6. ‒ С. 38–41.
7. Зинченко, Л. А. Особенности математического моделирования в задачах проектирования наносистем / Л. А. Зинченко, В.А.Шахнов // Информационные технологии и вычислительные системы. ‒ 2009. ‒ No4.‒ С.84–92.
8. Берендеев, Е. А. Эффективное использование суперЭВМ для решения больших задач физики плазмы методом частиц в ячейках / Е.А. Берендеев [и др.] // Вісник Націо-нального технічного університету України «Київський політехнічний інститут». Серія: Інформатика, управління та обчислювальна техніка.‒ 2012. ‒ No 56. ‒ С. 71–77.
9. GPGPU.RU Использование видеокарт для вычислений. URL: http://www.gpgpu.ru
10. Егоров, М. Ю. Применение графических ускорителей для повышения производительности вычислений при численном моделировании функционирования сложных технических систем / М. Ю. Егоров, С.М.Егоров, Д.М. Егоров // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. ‒ 2015. ‒ No 1 (40). ‒ С. 81–91.
11.Цветков, И. В. Применение численных методов для моделирования процессов в плазме: учеб. пособие / И. В. Цветков. ‒ Москва : МИФИ, 2007. ‒ 84 с.
12. Abramov, G. V. Formation of Clusters of Carbon Structures in Plasma under Thermal Destruction of Graphite / G. V. Abramov [et. al.] // Nanotechnologies in Russia. ‒ 2017. ‒ No 12. (3–4). ‒ Р. 139–146.
13. Черчиньяни, К. Теория и приложения уравнения Больцмана / К. Черчиньяни; перевод с англ.; под редакцией Р. Г. Баранцева. ‒ М.: Мир, 1978. ‒ 495 с.
14. Сурмин, И. А. Моделирование плазмы методом частиц в ячейках с использованием сопроцессоров Intel Xeon Phi / И. А. Сурмин [и др.] // Вычислительные методы и программирование. ‒ 2014. ‒ Т. 15, No 3. ‒ С. 530–536.
15. Decyk, V. K. Particle-in-cell algorithms for emerging computer architectures / V. K. Decyk, T. V. Singh // Computer Physics Communications. ‒ 2014. ‒ V. 185, No 3. ‒ Р. 708–719.
16. Abramov, G. V. The application of the large particles method of numerical modeling of the process of carbonic nanostructures synthesis in plasma / G. V. Abramov, A. N. Gavrilov // Journal of Physics: Conf. Series. – 2018. ‒ V. 973. ‒ P. 012022.
17. nVidia CUDA ‒ неграфические вычисления на графических процессорах. ‒ URL: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml
18. Ferreiro, A. M. An efficient implementation of parallel simulated annealing algorithm in GPUs / A. M. Ferreiro, J. A.García, J. G.López-Salas // Journal of Global Optimization. – 2013. – V. 57, No 3. – P. 863–890.
19. Абрамов, Г. В. Математические методы исследования кинетики формирования кластеров углерода в плазме / Г. В. Абрамов, А.Н.Гаврилов // Системы и средства информатики. ‒ 2018. ‒ Т. 28, No 2. ‒ С. 116–127.
Опубликован
2018-06-06
Как цитировать
Гаврилов, А. Н. (2018). Моделирование формирования УНС в плазмес использованием параллельных вычислений. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (2), 14-21. https://doi.org/10.17308/sait.2018.2/1205
Выпуск
Раздел
Математические методы системного анализа и управления
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
