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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 2,667 - 2,677 (11page)
- DOI
- https://doi.org/10.1016/j.net.2020.04.024
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A domain decomposition (DD) scheme for GPU-based Monte Carlo (MC) calculation which is essential forwhole-core depletion is introduced within the framework of the modified history-based tracking algorithm. Since GPU-offloaded MC calculations suffer from limited memory capacity, employing DDMC isinevitable for the simulation of depleted cores which require large storage to save hundreds of newlygenerated isotopes. First, an automated domain decomposition algorithm named wheel clustering isdevised such that each subdomain contains nearly the same number of fuel assemblies. Second, an innerouter iteration algorithm allowing overlapped computation and communication is introduced whichenables boundary neutron transactions during the tracking of interior neutrons. Third, a bank updatescheme which is to include the boundary sources in a way to be adequate to the peculiar data structuresof the GPU-based neutron tracking algorithm is presented. The verification and demonstration of theDDMC method are done for 3D full-core problems: APR1400 fresh core and a mock-up depleted core. It isconfirmed that the DDMC method performs comparably with the standard MC method, and that thedomain decomposition scheme is essential to carry out full 3D MC depletion calculations with limitedGPU memory capacities
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T. Pandya / 2016 / Implementation, capabilities, and benchmarking of Shift, a massively parallel Monte Carlo radiation transport code / J. Comput. Phys 308:239~272
P. Romano / 2016 / The OpenMC Monte Carlo particle transport code / Ann. Nucl. Energy 51:274~281
R. Bergmann / 2015 / Algorithmic choices in WARP e a framework for continuous energy Monte Carlo neutron transport in general 3D geometries on GPUs / Ann. Nucl. Energy 77:176~193
S. Hamilton / 2019 / Continuous-energy Monte Carlo neutron transport on GPUs in the Shift code / Ann. Nucl. Energy 128:236~247
N. Choi / 2019 / Initial Development of PRAGMA e A GPU-Based Continuous Energy Monte Carlo Code for Practical Applications / Transactions of the Korean Nuclear Society Autumn Meeting
P. Romano / 2016 / The OpenMC Monte Carlo particle transport code / Ann. Nucl. Energy 51:274~281
R. Bergmann / 2015 / Algorithmic choices in WARP e a framework for continuous energy Monte Carlo neutron transport in general 3D geometries on GPUs / Ann. Nucl. Energy 77:176~193
S. Hamilton / 2019 / Continuous-energy Monte Carlo neutron transport on GPUs in the Shift code / Ann. Nucl. Energy 128:236~247
N. Choi / 2019 / Initial Development of PRAGMA e A GPU-Based Continuous Energy Monte Carlo Code for Practical Applications / Transactions of the Korean Nuclear Society Autumn Meeting
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