• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

ЗАЧЕМ и КАКИЕ нужны суперкомпьютеры эксафлопсного класса? Предсказательное моделирование свойств и многомасштабных процессов в материаловедении

Тимофеев А. В., Морозов И. В., Стегайлов В. В., Норман Г. Э., Куксин А. Ю., Ланкин А. В., Орехов Н. Д., Писарев В. В., Смирнов Г. С., Стариков С. В.

Рассматривается подход, позволяющий выявить, для каких задач нужны суперкомпьютеры эксафлопсного класса. Возможности подхода рассмотрены на примерах актуальных задач материаловедения, физики конденсированного вещества и плотной плазмы, для решения которых необходимо атомистическое моделирование на современных и создаваемых в настоящее время суперкомпьютерах. Для каждой задачи проведено соответствие между набором изучаемых явлений и требуемым уровнем быстродействия (числа ядер) вычислительной системы. Показана масштабируемость параллельных программ моделирования и перспектива расширения предсказательной способности методов по мере увеличения числа вычислительных ядер и/или использования специализированных архитектур (графические ускорители). Рассмотрена иерархия методов моделирования, необходимых для адекватного описания свойств веществ на различных пространственных и временных масштабах. На наиболее глубоком нанометровом/пикометровом масштабе для моделирования электронной динамики и построения эффективных потенциалов взаимодействия частиц применяется теория функционала плотности (квантовая молекулярная динамика). Классический метод молекулярной динамики позволяет явно рассмотреть системы движущихся атомов вплоть до микромасштабов. Выход на макромасштабы осуществляется с помощью кинетических подходов и механики сплошных сред. Проведены сравнения эффективности распараллеливания для топологий тора и толстого дерева для трёх классов задач.