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A GPU-based Large-scale Monte Carlo Simulation Method for Systems with Long-range Interactions

机译:基于GpU的大规模蒙特卡罗模拟方法   远程互动

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摘要

In this work we present an efficient implementation of Canonical Monte Carlosimulation for Coulomb many body systems on graphics processing units (GPU).Our method takes advantage of the GPU Single Instruction, Multiple Data (SIMD)architectures. It adopts the sequential updating scheme of Metropolisalgorithm, and makes no approximation in the computation of energy. It reachesa remarkable 440-fold speedup, compared with the serial implementation on CPU.We use this method to simulate primitive model electrolytes. We measure veryprecisely all ion-ion pair correlation functions at high concentrations, andextract renormalized Debye length, renormalized valences of constituent ions,and renormalized dielectric constants. These results demonstrate unequivocallyphysics beyond the classical Poisson-Boltzmann theory.
机译:在这项工作中,我们提出了在图形处理单元(GPU)上针对库仑许多身体系统进行规范蒙特卡洛模拟的有效实现。我们的方法利用了GPU单指令多数据(SIMD)架构。它采用了Metropolisalgorithm的顺序更新方案,在能量计算中不做任何近似。与在CPU上的串行实现相比,它达到了惊人的440倍加速。我们非常精确地测量了高浓度下所有离子对的相关函数,并提取了重新归一化的德拜长度,组成离子的重新归一化价和重新归一化的介电常数。这些结果证明了超越经典泊松-玻尔兹曼理论的明确的物理学意义。

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