Modeling of electron transport in matter with the use of hybrid supercomputers

Authors

  • R.V. Uskov

Keywords:

mathematical modeling
electron transport
Monte Carlo method
hybrid supercomputers
NVIDIA CUDA technology

Abstract

Distributions of electron characteristics for modeling their transport in matter are obtained with the use of cross-section data on elastic and inelastic processes. The developed model does not use the well-known slow-down approximation and the multiscattering theory of electron transport. Statistical algorithms for modeling of electron transport are proposed to perform numerical experiments on hybrid supercomputers. In particular, these algorithms use the NVIDIA CUDA technology. A number of numerical experiments are performed to study the interaction between electrons and a target matter of an X-ray tube on an MVS cluster (http://www.kiam.ru/MVS/resourses/mvse.html) and on a new supercomputer K-100.

New computational technologies

Downloads

Published

2011-03-24

Issue

Vol. 12 (2011): Issue 1.

Section

Section 1. Numerical methods and applications

Author Biography

R.V. Uskov

Keldysh Institute of Applied Mathematics of RAS
• Junior Researcher

References

  1. Monte Carlo simulation of x-ray transport in a GPU with CUDA (http://code.google.com/p/mcgpu/).
  2. Жуковский М.Е., Усков Р.В. О применении графических процессоров видеоускорителей в прикладных задачах. Часть II. Моделирование поглощения гамма-излучения. Препринт ИПМ им. М.В.Келдыша РАН. N 20. М., 2010.
  3. National Nuclear Data Center (http://www.nndc.bnl.gov/).
  4. Evaluated Nuclear Data File (ENDF, http://www.nndc.bnl.gov/exfor/endf00.jsp).
  5. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973.
  6. Stephen M.S. Cross sections for bremsstrahlung production and electron impact ionization // Monte Carlo Transport of Electrons and Photons / ed. by Jenkins T.M., Nelson W.R., and Rindi A. New York: Plenum Press, 1988, 81-114.
  7. Bethe H.A., Heitler W. On stopping of fast particles and on the creation of positive electrons // Proc. Roy. Soc. London. 1934. Т. A 146. 83-112.
  8. Ландау Л.Д. О потерях энергии быстрыми частицами на ионизацию. Собр. тр. 1. М.: Наука, 1969.
  9. Шагалиев Р.М. и др. Математическое моделирование и методики решения многомерных задач переноса частиц и энергии, реализованные в комплексе САТУРН-3 // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Матем. моделирование физических процессов. 1999. Вып. 4. 20-26.
  10. Сушкевич Т.А. Математическое моделирование переноса излучения. М.: Бином, 2005.
  11. Аккерман А.Ф. Моделирование траекторий заряженных частиц в веществе. М.: Энергоатомиздат, 1991.
  12. Briesmeister J.F. (ed.) MCNP - a general Monte Carlo N-particle transport code. LANL Report LA-13709-M. Los Alamos, 2000.
  13. Жуковский М.Е., Скачков М.В. О статистических методах моделирования переноса электронов в веществе // Вест. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2009. N 1. 31-46.
  14. NVIDIA CUDA Programming Guide, Version 2.3.1. 2009.
  15. Боресков А.В., Харламов А.А. Основы работы с технологией CUDA. М.: ДМК Пресс, 2010.
  16. Жуковский М.Е., Усков Р.В. О применении графических процессоров видеоускорителей в прикладных задачах. Препринт ИПМ им. М.В.Келдыша РАН. N 2. M., 2010.
  17. Михайлов Г.А. Весовые методы Монте-Карло. Новосибирск: Изд-во Сиб. отд. РАН, 2000.