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首页> 外文期刊>Journal of Computational Physics >GPU-based single-cluster algorithm for the simulation of the Ising model
【24h】

GPU-based single-cluster algorithm for the simulation of the Ising model

机译：基于GPU的单集群算法，用于模拟Ising模型

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We present the GPU calculation with the common unified device architecture (CUDA) for the Wolff single-cluster algorithm of the Ising model. Proposing an algorithm for a quasi-block synchronization, we realize the Wolff single-cluster Monte Carlo simulation with CUDA. We perform parallel computations for the newly added spins in the growing cluster. As a result, the GPU calculation speed for the two-dimensional Ising model at the critical temperature with the linear size L=4096 is 5.60 times as fast as the calculation speed on a current CPU core. For the three-dimensional Ising model with the linear size L=256, the GPU calculation speed is 7.90 times as fast as the CPU calculation speed. The idea of quasi-block synchronization can be used not only in the cluster algorithm but also in many fields where the synchronization of all threads is required.
机译：我们为伊辛模型的Wolff单群集算法提供了具有通用统一设备架构（CUDA）的GPU计算。提出了一种准块同步算法，我们利用CUDA实现了Wolff单集群蒙特卡罗仿真。我们对正在增长的集群中新添加的自旋执行并行计算。结果，在线性大小L = 4096的临界温度下，二维Ising模型的GPU计算速度是当前CPU内核的计算速度的5.60倍。对于线性大小为L = 256的三维Ising模型，GPU计算速度是CPU计算速度的7.90倍。准块同步的思想不仅可以用于群集算法中，还可以用于需要同步所有线程的许多领域。

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