Massively parallel particle-in-cell simulations of laser-plasma interaction : a perfomance analysis

This thesis reports on a numerical investigation on the performances of massively parallel Particle-In-Cell simulations of laser-plasma interaction in regimes that are relevant in the context of laser-driven particle acceleration. Particle-In-Cell simulations are by far the most established numerical tool for the approximated solution of the Vlasov-Maxwell system, which governs the dynamics of relativistic, collisionless plasmas under a kinetic description. Two physical scenarios are simulated and studied separately in a two-dimensional geometry: a high-power laser pulse interacting with a thin solid foil or a with a low-density thick plasma slab. These two configurations represent two cases-studies of relativistic laser-plasma interaction in the over-critical and near-critical regimes respectively. Two Particle-In-Cell codes - Smilei and WarpX - implementing different parallelization strategies are exploited on the CPU-based cluster Galileo, hosted at Cineca. The computational load required by the simulations is examined, exploring the role of different code parameters and parallel configurations. Special attention is given to the parallelization approaches implemented by the codes, with a particular focus on the domain decomposition strategies, and to the consequential effects on the simulation times of the main routines, which are broken down according to the main building-blocks of a Particle-In-Cell algorithm. Moreover, one of the codes - WarpX - has been tested on the GPU-based cluster Marconi100, hosted at Cineca as well, so that a hybrid GPU-CPU parallelization framework has also been considered. These results indicate that the benefits of different parallelization strategies, both code and cluster dependent, can be different depending on the simulated physical scenarios.

Questa tesi riporta un'indagine numerica sulle performance di simulazioni massivamente parallelizzate Particle-In-Cell di interazione laser-plasma in regimi che sono rilevanti nel contesto di accelerazione di particelle tramite laser. Le simulazioni Particle-In-Cell costituiscono lo scenario numerico più largamente adottato per la risoluzione del sistema di Vlasov-Maxwell, ovvero il modello che descrive, con una formulazione di tipo cinetico, la dinamica di un plasma non collisionale relativistico. L'oggetto di studio è costituito da due scenari fisici, simulati in un'ambientazione bidimensionale: un impulso laser superintenso interagisce con un foglio solido sottile o con una porzione spessa di plasma a bassa densità. Queste due configurazioni sono rappresentativi di due casi tipicamente studiati nell'ambito dell'interazione laser-plasma relativistica, ovvero il regime sovra-denso e quello a densità quasi-critica rispettivamente. Tali simulazioni vengono affrontate tramite l'utilizzo di due codici Particle-In-Cel - Smilei e WarpX - caratterizzati da diverse strategie di parallelizzazione. A tal fine si ricorre all'architettura CPU di Galileo, un supercomputer appartenente al centro di calcolo Cineca. Nello specifico, l'aspetto esaminato è il carico computazionale richiesto dalle simulazioni in questione, esplorando il ruolo ricoperto da diversi parametri dei due codici e dalle configurazioni di parallelizzazione. Un'attenzione particolare è riservata allo studio degli approcci di parallelizzazione implementati dai due codici: in particolare, uno studio apposito è dedicato alle strategie di decomposizione del dominio e ai conseguenti effetti sui tempi di simulazioni delle principali routine, che sono analizzate separatamente, in accordo con lo schema dell'algoritmo Particle-In-Cell. Inoltre, uno dei due codici - WarpX - è stato testato anche sul supercomputer ad architettura GPU Marconi100, anch'esso appartenete al Cineca, in modo da considerare anche una parallelizzazione ibrida GPU-CPU. Tali risultati indicano che i benefici derivanti da differenti strategie di parallelizzazione, dipendenti sia dal codice sia dal cluster in questione, possono essere diversi a seconda degli scenari fisici simulati.