Simulación cinética en entornos distribuidos

Abstract

En este trabajo se expone una aproximación paralela del algoritmo Kinetic Monte Carlo (KMC) usando una arquitectura de memoria distribuida. El software resultante ha sido probado mediante la simulación de crecimiento cristalino en barita (001). Los tiempos de ejecución, tiempos de simulación y velocidades de cristalización han sido comparados con un software KMC (MMonCa) paralelizado mediante memoria compartida. Finalmente, se ha realizado una simulación a escala ≈μm2 y se ha comparado con resultados experimentales obtenidos mediante microscopía de fuerza atómica. Las capacidades de esta aproximación quedan demostradas por los siguientes puntos: a) se consigue una reducción significativa del consumo de recursos computacionales en comparación con el software paralelizado mediante memoria compartida, b) la aproximación mediante memoria distribuida consigue un incremento en recursos de memoria suficiente para realizar simulaciones con tamaños de malla del orden de 1 μm2, permitiendo el estudio de estructuras de mayor tamaño que las alcanzadas mediante la implementación secuencial o de memoria compartida, c) esta aproximación debe ser usada únicamente para simulaciones de gran escala para poder aprovechar los beneficios de la arquitectura de memoria compartida, d) nuevas mejoras son necesarias para conseguir que la paralelización de KMC supere en rendimiento al algoritmo secuencial en simulaciones de pequeña escala, e) el algoritmo KMC usado es capaz de simular adecuadamente la nucleación bidimiensional en grandes superficies de barita (001).