Un solveur de marche aléatoire informé par différences finies à précision mixte accéléré par GPU pour des problèmes de diffusion fortement inhomogènes

Dans la nature, de nombreux problèmes complexes de couplage multi-physique présentent une inhomogénéité significative de la diffusivité, où un processus se produit plusieurs ordres de grandeur plus rapidement que d'autres dans le temps. La simulation d'une diffusion rapide aux côtés de processus plus lents nécessite des ressources computationnelles intensives en raison de la nécessité de petits pas de temps. Pour relever ces défis computationnels, nous avons développé un solveur numérique efficace nommé Marche Aléatoire informé par Différences Finies (FDiRW). Dans cette étude, nous proposons une configuration à précision mixte accélérée par GPU pour le solveur FDiRW afin de maximiser l'efficacité grâce au calcul parallèle multi-threadé sur GPU et à un calcul de précision inférieure. Les résultats de l'évaluation numérique révèlent que le solveur FDiRW à précision mixte accéléré par GPU peut atteindre un gain de vitesse de 117X par rapport à la référence CPU, avec un gain supplémentaire de 1,75X en utilisant le calcul GPU à précision inférieure. Notamment, pour des tailles de modèles grandes, le solveur FDiRW à précision mixte accéléré par GPU montre un bon scalabilité en fonction du nombre de nœuds utilisés dans la simulation. Lors de la simulation des processus d'absorption de radionucléides par des particules de déchets poreux avec un modèle de taille moyenne de 192x192x192, cette approche réduit le temps de calcul total à 10 minutes, permettant la simulation de systèmes plus grands avec une diffusivité fortement inhomogène.