Distributed OpenMP Offloading of OpenMC on Intel GPU MAX Accelerators

蒙特卡罗（MC）模拟在各种科学和工程领域中发挥着重要作用，应用范围从核物理学到材料科学。利用高性能计算（HPC）系统，特别是图形处理器（GPU）的计算能力，已成为加速MC模拟的必要手段。本文重点介绍了OpenMC中子和光子输运蒙特卡罗代码在英特尔GPU上的适应和优化，具体是通过分布式OpenMP卸载实现在英特尔数据中心Max 1100 GPU（代号Ponte Vecchio，PVC）上的运行。在Tramm J.R.等人（2022）的先前工作奠定了GPU适应性的基础上，我们的研究将OpenMC代码的功能精心扩展到英特尔GPU上。我们提供了全面的基准测试和扩展分析，比较了英特尔MAX GPU和最先进的CPU执行（英特尔至强铂金8480+处理器，代号第四代Sapphire Rapids）的性能。结果表明，在计算负载增加时，与CPU执行相比，GPU适应代码展示了显著的加速因子，证明了其优于CPU的计算能力。

本论文旨在通过分布式OpenMP卸载将OpenMC中子和光子输运Monte Carlo代码适应和优化为英特尔GPU，特别是英特尔数据中心Max 1100 GPU（代号Ponte Vecchio，PVC），以加速MC模拟。

本论文通过将OpenMC代码适应为英特尔GPU并进行分布式OpenMP卸载，实现了在英特尔MAX GPU上的优异性能，相较于英特尔Xeon Platinum 8480+处理器（代号第四代Sapphire Rapids）的CPU执行，加速因子明显。

本论文进行了全面的基准测试和扩展分析，展示了GPU适应代码相对于CPU的优越性能。实验使用了英特尔MAX GPU和英特尔Xeon Platinum 8480+处理器进行比较。

最近的相关研究主要集中在使用GPU加速Monte Carlo模拟。例如，Tramm J.R.等人的工作为本论文的基础，但是本论文在适应和优化OpenMC代码方面进行了更深入的研究。