Simulación del modelo de Potts de q estados en GPUs

J. P. DE FRANCESCO; E. E. FERRERO; N. WOLOVICK; S. A. CANNAS

Mar del Plata, Buenos Aires, Argentina

Taller; VIII TREFEMAC (Taller Regional de Física Estadística y Aplicaciones a la Materia Condensada); 2010

Universidad Nacional de Mar del Plata

Diseñadas y desarrolladas para la industria de los video juegos, las placas de video o GPUs (porGraphics Processing Units), poseen un poder de cálculo que en la actualidad exede olgadamenteal de una CPU. Esta capacidad resulta de la relativa simplicidad de la arquitectura de la GPU,comparada con la CPU, combinada por un gran número de unidades de procesamiento en paralelo en un mismo chip. En los últimos años ha cobrado notoriedad el uso de placas de video en diversas aplicaciones científicas. Para aprovechar el potencial de las GPUs para cómputos en general es necesario programar el problema teniendo en cuenta el paralelismo inherente de las placas y la estructura jerárquica de accesos a memoria. nVidia, uno de los principales fabricantes de GPUs, ha desarrollado CUDA (siglas de Compute Unified Device Architecture): un compilador y un conjunto de herramietas de desarrollo que permiten a los programadores usar una variación del lenguaje de programación C para codificar algoritmos en GPUs de nVidia. Presentamos una implementación en CUDA de simulaciones de Monte Carlo del modelo ferromagnético de Potts de q estados bidimensional. Utilizamos como estrategia de paralelización la técnica del "tablero de ajedrez". Validamos el código reobteniendo curvas de equilibrio conocidas y ciclos de histéresis asociados a la transición de 1er orden para q > 4. A grandes razgos obtenemos una performance mayor a 150x en el tiempo de ejecución de los programas. Discutimos en particular un problema abierto [1] que esta nueva potencia de cálculo nos permite atacar en tiempos razonables.[1] K. Binder, J. Stat. Phys. 24, 69 (1981).