Физики из МФТИ и французского Университета Жана Монне предложили новый метод моделирования рассеяния света на дифракционных решетках. Алгоритм требует меньше ресурсов, чем традиционные подходы и оптимизирован для расчетов на процессорах обыкновенных компьютерных видеокарт. Это позволяет получить значительный прирост в скорости вычислений. Исследование опубликовано в Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, кратко о нем сообщает пресс-релиз, поступивший в редакцию.
Чем выше требуемая точность вычислений, тем больше параметров требуется учитывать при построении исходных условий. К примеру, в фотолитографии для микроэлектроники требуется точность вычислений, обеспечивающая нанометровые размеры будущих транзисторов. Принцип фотолитографии основан на пропускании света сквозь специальную литографическую маску с прорезями, при этом из-за дифракции каждый край прорези выступает вторичным источником излучения. Для таких систем уравнения Максвелла решаются численно, с определенной точностью, причем сложность вычислений быстро растет.
Авторы новой работы предложили новый подход к приближенному расчету картин дифракции от дифракционных решеток с продольными и поперечными насечками. По словам Алексея Щербакова, соавтор работы, старший научный сотрудник лаборатории нанооптики и плазмоники МФТИ, основную его идею можно проиллюстрировать так:
Исследователи отмечают, что новый алгоритм хорошо поддается распараллеливанию — его можно эффективно выполнять на нескольких вычислительных ядрах. Это делает его оптимальным для использования видеокарт — современные модули содержат сотни и даже тысячи ядер, способных выполнять вычисления одновременно. По словам физиков, при решении тестовых задач рассеяния света чип видеокарты GTX Titan оказался в десятки раз производительнее, чем процессор Intel Xeon E5640.
Прогресс в упрощении расчетов позволяет ученым моделировать все более сложные системы. К примеру, в 2015 году физики впервые смогли рассчитать свойства ядра кальция-48, что помимо усовершенствования алгоритмов потребовало еще и 15 миллионов процессоро-часов суперкомпьютера Titan. Также высокопроизводительные системы используют в моделировании внутриклеточной среды, фрагментов мозга и астрофизических объектов.
Владимир Королёв
