title: Adapting GEANT 4 package algorithms to HybriLIT computing architecture
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кулабухова Наталия Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Максимов Анатолий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Maksimov Anatolii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Н.В. Кулабухова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: N.V. Kulabukhova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:11:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:11:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010117
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/3962
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В 2014 году в ОИЯИ эксплуатацию введён гетерогенный кластер HybriLIT. Ввиду грядущего запуска проекта NICA, возникла необходимость проверить эффективность работы Geant4, пакета для моделирования физики высоких энергий, на новом оборудовании для будущих экспериментов. В связи с этим проведено данное исследование, в рамках которого были изучены оптимальные конфигурации сборки на разных компиляторах, а также протестирована работа на сопроцессоре Intel Xeon Phi. Полученные результаты позволили сформулировать конкретные рекомендации по оптимальному моделированию.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In 2014, heterogeneous cluster HybriLIT had been put into service in JINR.  In view of the upcoming launch of the NICA project, it was necessary to study the efficiency of the Geant4, the package for the simulation of high-energy physics, on the new equipment for future experiments. Therefore this study was conducted, in which the optimal configuration of the assembly on different compilers have been studied. Also Geant4 was tested work on Intel Xeon Phi coprocessor. The results allowed to formulate concrete recommendations on the optimal simulation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гетерогенные вычисления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ускоритель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: физика высоких энергий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Geant4
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: HybriLIT
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CERN
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: heterogeneous computing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: accelerator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: high energy physics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Geant4
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: HybriLIT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cluster
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CERN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Adapting GEANT 4 package algorithms to HybriLIT computing architecture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Адаптация алгоритмов пакета GEANT 4 на вычислительную архитектуру HybriLIT
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st010117.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3962/1/st010117.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,79 MB
resources.filename: reviewSV_st003421_Kulabuxova_Nataliya_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3962/2/reviewSV_st003421_Kulabuxova_Nataliya_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,5 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_maksimov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3962/6/reviewSV_otzyv_maksimov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 712,18 kB