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物理学 > 等离子体物理

arXiv:2503.20899v2 (physics)
[提交于 2025年3月26日 (v1) ,最后修订 2025年5月14日 (此版本, v2)]

标题: 高性能计算磁流体动力学与Python

标题: High-Performance Computational Magnetohydrodynamics with Python

Authors:Chris Bard, John Dorelli
摘要: 我们介绍了AGATE模拟代码,这是一个基于Python的框架,主要用于求解磁流体动力学(MHD)方程,同时保持对其他方程组的适应性。 该代码采用模块化、面向对象的架构,将接口规范与数值实现分离,允许用户自定义数值方法和物理模型。 基于Godunov型有限体积方案,AGATE目前支持理想、霍尔和Chew-Goldberger-Low(CGL)MHD方程,具有从Numpy到通过NVIDIA CUDA启用GPU计算的多种加速选项。 性能测试表明,我们的GPU实现比CPU版本快40-60倍。 通过已建立的基准进行的全面验证确认了在不同MHD区域内线性和非线性现象的准确再现。 这种模块化、高性能和可扩展性的结合使AGATE适用于多种应用:从快速原型设计到生产模拟,从数值算法开发到物理教育。
摘要: We present the AGATE simulation code, a Python-based framework developed primarily for solving the magnetohydrodynamics (MHD) equations while maintaining adaptability to other equation sets. The code employs a modular, object-oriented architecture that separates interface specifications from numerical implementations, allowing users to customize numerical methods and physics models. Built on a Godunov-type finite-volume scheme, AGATE currently supports the ideal, Hall, and Chew-Goldberger-Low (CGL) MHD equations, with multiple acceleration options ranging from Numpy to GPU-enabled computation via NVIDIA CUDA. Performance testing demonstrates that our GPU implementations achieve 40-60x speedups over CPU versions. Comprehensive validation through established benchmarks confirms accurate reproduction of both linear and nonlinear phenomena across different MHD regimes. This combination of modularity, performance, and extensibility makes AGATE suitable for multiple applications: from rapid prototyping to production simulations, and from numerical algorithm development to physics education.
评论: 21页,8张图;提交至《计算机物理通讯》;AGATE开源仓库位于:https://git.smce.nasa.gov/marble/agate-open-source
主题: 等离子体物理 (physics.plasm-ph) ; 计算物理 (physics.comp-ph)
引用方式: arXiv:2503.20899 [physics.plasm-ph]
  (或者 arXiv:2503.20899v2 [physics.plasm-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.20899
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Chris Bard [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 3 月 26 日 18:16:17 UTC (2,920 KB)
[v2] 星期三, 2025 年 5 月 14 日 16:46:32 UTC (2,921 KB)
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