Pion Spectrum at next to leading order using staggered fermion formalism on the lattice : 스테거드 카이럴 건들임 이론을 이용한 NLO에서의 파이온 질량 계산

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서울대학교 대학원
In part I, we calculate the masses of taste non-Goldstone pions and kaons in staggered chiral perturbation theory through next-to-leading order in the standard power counting. The results can be used to quantitatively understand taste violations in existing lattice data generated with staggered fermions and to extract the u, d, and s quark masses and Gasser-Leutwyler parameters from the experimentally observed spectrum. The expressions for the non-Goldstone masses contain low-energy couplings unique to the non-Goldstone sector. With two exceptions these enter as coefficients of analytic terms; all the new couplings can be fixed by performing spectrum calculations. We report one-loop results for the quenched case and the fully dynamical and partially quenched 1+1+1 and 2+1 flavor cases in the chiral SU(3) and SU(2) theories.
In part II, We show the know-how of GPU based supercomputer from the beginning. and also illustrate our GPU version of conjugate gradient solver. To chieve the maximum performance in the program, we implement many different optimization method. The overall performance of our CUDA code for CG is 145 giga flops per GPU (GTX480), which does not include the infiniband network communication. If we include the infiniband communication, the overall performance is 36 giga flops per GPU (GTX480).
첫번째 단원에서는 비-골드스톤 파이온과 케이온의 질량을 스테거드 카이랄 건들임 이론으로 NLO까지 계산을 수행하였다. 이 결과는 스테거드 페르미온을 이용한 격자 게이지 이론 연구에서 발생하는 테이스트 대칭성의 위반 정도를 이해하는데 중요한 자료로서 사용된다. 또한 업, 다운, 스트레인지 쿼크의 질량수 계산이나 Gasser-Leutwyler 계수를 결정하는데에도 사용되어 질 수 있다. 플레이버 SU(3) 와 SU(2) 대칭성 하에서 세가지(quenched, fully dynamical, partially quenched)의 다른 경우에 대한 일차 양자 고리 값을 계산하여 나타내었다.
두번째 단원에서는, GPU 기반의 슈퍼컴퓨터 제작과정을 소개하였고, 이 위에서 작동하게될 CG 프로그램의 제작 과정에 대해 소개하였다. 최대한의 컴퓨터 성능을 얻기 위해 여러가지 다른 최적화 방법들이 사용되었으며 설됭되었다. 이렇게 제작된 프로그램은 구축된 GPU 슈퍼 컴퓨터 위에서 작동하며, 네트워크 병목을 제외한 순수 계산 성능은 145 GFLOPS를 보인다. 모든 네트워크 입출력을 포함한 결과치는 하나의 GTX 480 그래픽 카드에서 36FLOPS의 성능을 보였다.
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