GPU加速模拟混合自旋的Ising模型

基于传统的Monte Carlo方法,利用CUDA(compute unified device architecture)技术,在GPU上分别模拟了正方晶格,三角晶格上较为复杂的不同浓度比的混合(自旋S=1和S=1/2)Ising模型,获得了不同浓度比的临界温度K c以及临界指数y t、y h。与同时期的CPU算法相比,基于GPU的并行模拟算法大大提高了算法效率,对于尺寸为1 024×1 024的混合自旋的Ising模型,在正方晶格上实现了40倍的加速比,在三角晶格上实现了41倍的加速比。