Scalability Modeling For Deterministic Particle Transport Solvers
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new parallel solver for the large-scale 3D neutron transport problems used in nuclear reactor simulations. Modern large-memory computers have made possible direct application of transport methods to large-scale computational models. However, many numerical acceleration techniques common to lattice transport codes are not applicable to heterogeneous geometry, especially high-dominance ratio when eigenvalue problems are solved. Consequently, large heterogeneous reactor problems have remained computationally intensive and impractical for routine engineering applications. Based on the characteristics method, this new code solves the transport equation by following neutron tracks. Due to the excessive number of these tracks in the demanding context of 3D large-scale calculations, the parallelization of the solver is the only way to obtain a fast solution. The parallelization is based on distributing a group of tracks, generated by a common ray tracing procedure, on several processors. An analytical model for the communication/ computation ratio is presented in order to predict the specific performance on different kind of architectures. A scalability analysis based on the isoefficiency function is performed on our parallel code when we increase the size of the problem and the number of processors. Tests are done to validate the analytical model by comparing the results to those given by the empirical tests. Results show that our parallel code is scalable and portable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».