Treffer: Highly parallel drift-kinetic semi-Lagrangian simulations in Python.

Title:
Highly parallel drift-kinetic semi-Lagrangian simulations in Python.
Source:
ESAIM: Proceedings & Surveys; 2024, Vol. 77, p176-194, 19p
Database:
Complementary Index

Weitere Informationen

This paper describes PyGyro, a parallel 4D drift-kinetic code which implements backward semi-Lagrangian methods combined with field-aligned interpolation and time-splitting. The purpose of PyGyro is twofold: to develop an advanced parallelisation scheme based on fast data transpositions, and to demonstrate the efficacy of a development workflow with code written in Python. Bottlenecks are accelerated with the Pyccel transpiler to achieve Fortran-like execution times. The resulting simulations are shown to correctly reproduce the expected physics and demonstrate good strong scaling, well beyond what was achieved by an existing Fortran code. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Cet article décrit PyGyro, un code drift kinetic 4D parallèle qui implémente des méthodes semi-Lagrangiennes rétrogrades, combinées avec une interpolation alignée sur le champ magnétique et un schéma de splitting temporel. L'objectif de PyGyro est double : premièrement développer un schéma de parallélisation avancé basé sur des transpositions de données rapides, et deuxièmement, démontrer l'efficacité d'un workflow de développement avec du code écrit en Python. Les bottlenecks sont accélérés avec le transpileur Pyccel pour atteindre des temps d'exécution proches de ceux en Fortran. Les simulations qui en résultent, reproduisent correctement la physique attendue et démontrent une bonne scalabilité, bien au-delà de ce qui a été atteint par un code Fortran existant. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of ESAIM: Proceedings & Surveys is the property of EDP Sciences and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)