SMART-G (รหัสการถ่ายโอนการแผ่รังสีขั้นสูงของมอนติคาร์โลโดยใช้ GPU) เป็นรหัสการถ่ายโอนการแผ่รังสีโดยใช้เทคนิคมอนติคาร์โลเพื่อจำลองการแพร่กระจายของแสงโพลาไรซ์ในชั้นบรรยากาศและ/หรือมหาสมุทร และใช้การเร่งความเร็วของ GPU
ดิดิเยร์ รามอน
มุสตาฟา มูลานา
ฟรองซัวส์ ชไตน์เมตซ์
โดมินิค โจลิเวต
มาติเยอ กงเปียญ
ไฮจีออส
การพึ่งพา smartg สามารถติดตั้งบนแอนาคอนดาได้ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
# 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
ข้อมูลเสริมสามารถดาวน์โหลดได้ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
$ make auxdata_all
ตัวอย่างมีอยู่ในสมุดบันทึกตัวอย่าง
สมุดบันทึก jupyter มีความเป็นไปได้ที่ดีสำหรับการพัฒนาเชิงโต้ตอบและการแสดงภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณใช้คอมพิวเตอร์ cuda ระยะไกล สมุดบันทึกตัวอย่างมีอยู่ในโฟลเดอร์สมุดบันทึก
ตัวอย่างของไฟล์ pytest.ini:
[pytest] addopts= --html=test_reportv1.html --self-contained-html -s -v
รันคำสั่ง pytest tests/test_cuda.py tests/test_profile.py tests/test_smartg.py เพื่อตรวจสอบว่า SMART-G ทำงานอย่างถูกต้อง
GeForce GTX 1070, GeForce TITAN V, GeForce RTX 2080 Ti, Geforce RTX 3070, Geforce RTX 3090, Geforce RTX 4090, A100
การใช้ GPU ก่อนซีรีส์ 10xx (Pascal) ถูกยกเลิกตั้งแต่ SMART-G 1.0.0
ซอฟต์แวร์นี้มีให้ใช้งานภายใต้ใบอนุญาต SMART-G v1.0 ซึ่งมีอยู่ในไฟล์ LICENCE.TXT
เมื่อรับทราบถึงการใช้ SMART-G สำหรับเอกสารทางวิทยาศาสตร์ รายงาน ฯลฯ โปรดอ้างอิงข้อมูลอ้างอิงต่อไปนี้:
Ramon, D., Steinmetz, F., Jolivet, D., Compiègne, M., & Frouin, R. (2019) การสร้างแบบจำลองการถ่ายโอนรังสีแบบโพลาไรซ์ในระบบบรรยากาศมหาสมุทรด้วยรหัส SMART-G Monte Carlo ที่เร่งด้วย GPU วารสารสเปกโทรสโกปีเชิงปริมาณและการถ่ายโอนรังสี, 222, 89-107 https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2018.10.017
