📄Работа №131601
Тема: Адаптация алгоритмов пакета Geant4 на вычислительную архитектуру HybriLIT
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
63 листов
Год:
2016
Просмотров:
61
4650
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Содержание 2
Введение 3
Постановка задачи 6
Глава 1. Описание предметной области 7
1.1. Описание пакета Geant4 7
1.1.1. Описание физических процессов 7
1.1.2. Описание алгоритмов 12
1.1.3. Описание архитектуры 14
1.1.4. Основные термины Geant4 17
1.1.5. Описание приложения на Geant4 18
1.2. Описание гетерогенного кластера HybriLIT 20
1.2.1. Описание аппаратного обеспечения 20
1.2.2. Описание программного обеспечения 21
1.2.3. Описание информационной среды 22
Глава 2. Тестирование пакета Geant4 на примерах 23
2.1. Подготовка окружения 23
2.2. Использованные формулы 24
2.3. Тестирование простого примера 24
2.3.1. Описание примера 25
2.3.2. Параметры запуска 28
2.3.3. Запуск приложения на CPU 29
2.3.4. Сборка и запуск приложения на сопроцессоре 37
2.4. Тестирование сложного примера 42
2.4.1. Описание примера 42
2.4.2. Запуск приложения 44
Выводы 47
Заключение 49
Список литературы 50
Приложение 1. Аппаратное обеспечение кластера HybriLIT 53
Приложение 2. Исходный код TestEm12 (файл TestEm12.cc) 55
Приложение 3. Исходный код Underground Physics (файл DMX.cc) 60
Введение 3
Постановка задачи 6
Глава 1. Описание предметной области 7
1.1. Описание пакета Geant4 7
1.1.1. Описание физических процессов 7
1.1.2. Описание алгоритмов 12
1.1.3. Описание архитектуры 14
1.1.4. Основные термины Geant4 17
1.1.5. Описание приложения на Geant4 18
1.2. Описание гетерогенного кластера HybriLIT 20
1.2.1. Описание аппаратного обеспечения 20
1.2.2. Описание программного обеспечения 21
1.2.3. Описание информационной среды 22
Глава 2. Тестирование пакета Geant4 на примерах 23
2.1. Подготовка окружения 23
2.2. Использованные формулы 24
2.3. Тестирование простого примера 24
2.3.1. Описание примера 25
2.3.2. Параметры запуска 28
2.3.3. Запуск приложения на CPU 29
2.3.4. Сборка и запуск приложения на сопроцессоре 37
2.4. Тестирование сложного примера 42
2.4.1. Описание примера 42
2.4.2. Запуск приложения 44
Выводы 47
Заключение 49
Список литературы 50
Приложение 1. Аппаратное обеспечение кластера HybriLIT 53
Приложение 2. Исходный код TestEm12 (файл TestEm12.cc) 55
Приложение 3. Исходный код Underground Physics (файл DMX.cc) 60
📖 Введение
Уже не первый десяток лет практически все научные открытия делаются большими командами учёных. В наши дни сколько-нибудь известные имена принадлежат в основном популяризаторам науки вроде Лоуренса Краусса и Стивена Хокинга. Так, в частности, в публикации с описанием первых экспериментальных данных о бозоне Хиггса большую часть статьи занимает перечисление учёных, причастных к знаменательному открытию.
Современные исследования направлены на ещё более глубинное познание устройства мира, и если раньше для необходимых экспериментов требовались скромные установки вроде микроскопа или барокамер, то сейчас наука проникла настолько глубоко, что для получения требуемых результатов нужны гораздо более сложные и, соответственно, дорогие установки - коллайдеры, циклотроны и др. И такие установки, очевидно, потребляют колоссальное количество энергии. Так, например, Большой адронный коллайдер потребляет приблизительно 180 МВт. Каждый запуск обходится очень дорого, поэтому важно сократить количество запусков до необходимого минимума, просчитав все параметры заранее.
Как раз для этих задач необходимо использовать инструменты для моделирования, чтобы правильно подобрать параметры запуска. Для точной калибровки оборудования необходимо произвести тысячи и даже миллионы тестовых прогонов до реального запуска установки, и для этого нужна мощная вычислительная техника вроде популярных сейчас кластеров и grid-систем с установленным на ней программным обеспечением для моделирования экспериментов. Одним из таких инструментов является пакет Geant4, разработанный специалистами исследовательской организации ЦЕРН (CERN - Conseil Europeen pour la Recherche Nucleaire, с фр. Европейский совет по ядерным исследованиям).
Geant4 - инструментарий для моделирования прохождения элементарных частиц через материю методами Монте-Карло. Он обладает широкой функциональностью, включающую трекинг, построение геометрии, физических моделей и т.д. Физические процессы затрагивают внушительное количество областей, в том числе электромагнитные, адронные и оптические процессы, огромное множество долгоживущих частиц, материалов и элементов в некоторых случаях с энергией от 250 эВ и иногда до ТэВ. Geant4 был построен, чтобы работать с физическими моделями, обрабатывать сложную геометрию и давать возможность адаптировать всё это максимально просто для оптимального использования в различных приложениях [6].
Данный инструментарий сочетает в себе многофункциональность и простоту в написании приложений благодаря объектно-ориентированному подходу, реализованному на языке программирования С++, что позволяет использовать его даже специалистам, которые не обладают глубокими познаниями в информационных технологиях и не владеют высокими профессиональными навыками программирования, в самых различных областях науки и промышленности для моделирования объектов и процессов разного рода - от ускорительной техники вроде Большого адронного коллайдера до позитронной томографии и адронной терапии.
Первая версия Geant4 была выпущена ещё в 1995 году, с тех пор инструментарий стал основной программой моделирования в экспериментах на LHC (кроме ALICE), а также получил широкое распространение среди множества отраслей. Эксперименты стали гораздо сложнее, и для повышения эффективности пакета в десятой версии была добавлена поддержка многопоточности - что означило рывок в сторону высокопроизводительных распределённых вычислений. Некоторые эксперименты в Geant4 могут занимать часы, дни и даже недели вычислений на очень энергозатратном оборудовании, и остро встал вопрос экономии как вычислительного времени, так и, следовательно, средств.
Итак, для решения данной проблемы видится три пути:
• покупка более производительного оборудования;
• оптимизация кода на конкретную архитектуру;
• поиск оптимальных конфигураций сборки пакета.
Первый вариант требует больших финансовых затрат, второй - временных. Очевидно, способ одновременно экономичный и быстрый - последний.
Данная проблема будет решаться относительно гетерогенного кластера HybriLIT, расположенного в г. Дубна в Лаборатории Информационных Технологий Объединённого Института Ядерных Исследований (далее ЛИТ ОИЯИ). Архитектура гетерогенного кластера является одной из самых популярных среди суперкомпьютеров. Так, подавляющее большинство суперкомпьютеров из ТОП500 имеют кластерную архитектуру.
Современные исследования направлены на ещё более глубинное познание устройства мира, и если раньше для необходимых экспериментов требовались скромные установки вроде микроскопа или барокамер, то сейчас наука проникла настолько глубоко, что для получения требуемых результатов нужны гораздо более сложные и, соответственно, дорогие установки - коллайдеры, циклотроны и др. И такие установки, очевидно, потребляют колоссальное количество энергии. Так, например, Большой адронный коллайдер потребляет приблизительно 180 МВт. Каждый запуск обходится очень дорого, поэтому важно сократить количество запусков до необходимого минимума, просчитав все параметры заранее.
Как раз для этих задач необходимо использовать инструменты для моделирования, чтобы правильно подобрать параметры запуска. Для точной калибровки оборудования необходимо произвести тысячи и даже миллионы тестовых прогонов до реального запуска установки, и для этого нужна мощная вычислительная техника вроде популярных сейчас кластеров и grid-систем с установленным на ней программным обеспечением для моделирования экспериментов. Одним из таких инструментов является пакет Geant4, разработанный специалистами исследовательской организации ЦЕРН (CERN - Conseil Europeen pour la Recherche Nucleaire, с фр. Европейский совет по ядерным исследованиям).
Geant4 - инструментарий для моделирования прохождения элементарных частиц через материю методами Монте-Карло. Он обладает широкой функциональностью, включающую трекинг, построение геометрии, физических моделей и т.д. Физические процессы затрагивают внушительное количество областей, в том числе электромагнитные, адронные и оптические процессы, огромное множество долгоживущих частиц, материалов и элементов в некоторых случаях с энергией от 250 эВ и иногда до ТэВ. Geant4 был построен, чтобы работать с физическими моделями, обрабатывать сложную геометрию и давать возможность адаптировать всё это максимально просто для оптимального использования в различных приложениях [6].
Данный инструментарий сочетает в себе многофункциональность и простоту в написании приложений благодаря объектно-ориентированному подходу, реализованному на языке программирования С++, что позволяет использовать его даже специалистам, которые не обладают глубокими познаниями в информационных технологиях и не владеют высокими профессиональными навыками программирования, в самых различных областях науки и промышленности для моделирования объектов и процессов разного рода - от ускорительной техники вроде Большого адронного коллайдера до позитронной томографии и адронной терапии.
Первая версия Geant4 была выпущена ещё в 1995 году, с тех пор инструментарий стал основной программой моделирования в экспериментах на LHC (кроме ALICE), а также получил широкое распространение среди множества отраслей. Эксперименты стали гораздо сложнее, и для повышения эффективности пакета в десятой версии была добавлена поддержка многопоточности - что означило рывок в сторону высокопроизводительных распределённых вычислений. Некоторые эксперименты в Geant4 могут занимать часы, дни и даже недели вычислений на очень энергозатратном оборудовании, и остро встал вопрос экономии как вычислительного времени, так и, следовательно, средств.
Итак, для решения данной проблемы видится три пути:
• покупка более производительного оборудования;
• оптимизация кода на конкретную архитектуру;
• поиск оптимальных конфигураций сборки пакета.
Первый вариант требует больших финансовых затрат, второй - временных. Очевидно, способ одновременно экономичный и быстрый - последний.
Данная проблема будет решаться относительно гетерогенного кластера HybriLIT, расположенного в г. Дубна в Лаборатории Информационных Технологий Объединённого Института Ядерных Исследований (далее ЛИТ ОИЯИ). Архитектура гетерогенного кластера является одной из самых популярных среди суперкомпьютеров. Так, подавляющее большинство суперкомпьютеров из ТОП500 имеют кластерную архитектуру.
✅ Заключение
В рамках сотрудничества между СПбГУ и ЛИТ ОИЯИ было проведено исследование эффективности работы гетерогенного кластера HybriLIT с пакетом Geant4, в результате чего найдены решения, дающие как прирост к скорости вычислений, так и потенциальную экономическую выгоду. Ввиду постройки проекта NICA данное исследование особенно актуально, однако для получения более значительных результатов необходима оптимизация инструментария на уровне исходных кодов.
В ходе работы были проведены тесты простого и сложного приложений пакета Geant4 и сделаны замеры времени выполнения при использовании разных компиляторах, а также на разном оборудовании (центральный процессор и сопроцессор). Полученные результаты переданы команде HybriLIT в ЛИТ ОИЯИ для проведения дальнейшей экспертизы.
В ходе работы были проведены тесты простого и сложного приложений пакета Geant4 и сделаны замеры времени выполнения при использовании разных компиляторах, а также на разном оборудовании (центральный процессор и сопроцессор). Полученные результаты переданы команде HybriLIT в ЛИТ ОИЯИ для проведения дальнейшей экспертизы.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.