SMART-G (Speed-up Monte Carlo Advanced Radiative Transfer Code using GPU) は、モンテカルロ手法を使用して、大気および/または海洋における偏光の伝播をシミュレートし、GPU アクセラレーションを使用する放射伝達コードです。
ディディエ・ラモン
ムスタファ・ムーラナ
フランソワ・スタインメッツ
ドミニク・ジョリヴェ
マチュー・コンピエーニュ
ヒジオス
次のコマンドを使用して、smartg の依存関係を anaconda にインストールできます。
# create a new environment and activate it (optional but recommended) conda create -n smartg -c conda-forge mamba conda activate smartg # install all SMART-G dependencies mamba env update -f environment.yml
補助データは次のコマンドでダウンロードできます。
$ make auxdata_all
サンプル ノートブックには例が記載されています。
jupyter ノートブックには、特にリモートの cuda コンピューターを使用している場合、インタラクティブな開発と視覚化のための優れた可能性があります。サンプル ノートブックはノートブック フォルダーに提供されます。
pytest.ini ファイルの例:
[pytest] addopts= --html=test_reportv1.html --self-contained-html -s -v
コマンドpytest tests/test_cuda.py tests/test_profile.py tests/test_smartg.py実行して、SMART-G が正しく実行されていることを確認します。
GeForce GTX 1070、GeForce TITAN V、GeForce RTX 2080 Ti、Geforce RTX 3070、Geforce RTX 3090、Geforce RTX 4090、A100
10xx シリーズ (Pascal) より前の GPU の使用は、SMART-G 1.0.0 以降非推奨になりました。
このソフトウェアは、SMART-G ライセンス v1.0 に基づいて利用可能であり、LICENCE.TXT ファイルで入手できます。
科学論文やレポートなどで SMART-G の使用を承認する場合は、次の参考文献を引用してください。
Ramon, D.、Steinmetz, F.、Jolivet, D.、Compiègne, M.、および Frouin, R. (2019)。 GPU で高速化された SMART-G モンテカルロ コードを使用して、海洋-大気系における偏光放射伝達をモデル化します。定量分光法と放射伝達のジャーナル、222、89-107。 https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2018.10.017
