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Wir schlagen eine verbesserte Real-Space-Parallele Strategie für die Dichtematrix-Renormalisierungsgruppe (DMRG) vor, bei der die Grenzen der separaten Regionen während der DMRG-Übergänge adaptiv verteilt werden. Unser Schema verbessert die parallele Effizienz erheblich mit kürzeren Wartezeiten zwischen zwei benachbarten Aufgaben im Vergleich zur ursprünglichen Real-Space-parallelen DMRG mit festen Grenzen. Wir implementieren unsere neue Strategie basierend auf der Nachrichtenübertragungs-Schnittstelle (MPI) und kontrollieren dynamisch die Anzahl der beibehaltenen Zustände entsprechend dem Truncierungsfehler in jedem DMRG-Schritt. Wir untersuchen die Leistung der neuen parallelen Strategie, indem wir den Grundzustand einer Spin-Cluster-Kette sowie einen quantenchemischen Hamiltonoperator des Wassermoleküls berechnen. Die maximalen parallelen Effizienzen für diese beiden Modelle betragen 91 % bzw. 76 % in 4 Knoten, was deutlich höher ist als bei der Real-Space-parallelen DMRG mit festen Grenzen.
Chen et al. (Di.,) untersuchten diese Frage.