Aceleração eficiente na resolução da equação de difusão de nêutrons 2D com CUDA: explorando a praticidade colaborativa do Colab
DOI:
https://doi.org/10.15392/2319-0612.2024.2498Palavras-chave:
Equação de difusão de nêutrons, NumPy, CuPy, ColabResumo
Este artigo explora uma abordagem para acelerar o método de diferenças finitas aplicado à resolução da equação de difusão de nêutrons bidimensional (2D) para dois grupos de energia (2G) independentes do tempo. A principal inovação está na implementação de um método de otimização de desempenho, enfatizando a praticidade do desenvolvimento em Python utilizando a colaboração direta do navegador através do Google Colaboratory (Colab). Utilizando CUDA (Compute Unified Device Architecture) para aceleração de GPU, alcançamos melhorias significativas de desempenho computacional. O estudo compara implementações Python usando bibliotecas CuPy e NumPy com implementações tradicionais de FORTRAN utilizando a biblioteca LAPACK, destacando a eficiência e precisão dos cálculos acelerados por GPU. Os resultados mostram que Python com CuPy supera significativamente o NumPy, tanto em um ambiente Colab quanto em um computador desktop pessoal. Isso demonstra a praticidade das soluções baseadas em nuvem para cálculos intensivos, já que a capacidade de executar código diretamente no navegador por meio do Colab elimina a necessidade de extensos recursos de hardware locais. Os resultados enfatizam a conveniência de executar simulações complexas sem depender de computadores físicos, promovendo maior flexibilidade e acessibilidade na pesquisa computacional. Todos os códigos computacionais estão disponíveis no GitHub para transparência e reprodutibilidade.
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