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文檔簡介
1、分子動力學(xué)(Molecular Dynamics)是在原子級模擬固態(tài)、液態(tài)物質(zhì)的主要計算方法,用于研究物質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)、熱力學(xué)性質(zhì)及平衡輸運性質(zhì)等,廣泛應(yīng)用于物理科學(xué)、材料科學(xué)、生命科學(xué)等領(lǐng)域。在計算過程中,粒子個數(shù)只有在無限多時,才能真實地再現(xiàn)物質(zhì)的宏觀行為,使得分子動力學(xué)計算相當(dāng)耗費機時,一般以周為單位。在分子動力學(xué)模擬中,非鍵作用的計算是整個模擬過程中計算密集度最高,計算量需求最大的一塊。因而,對分子動力學(xué)中非鍵作用的計算方法的研究對
2、實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的模擬具有重要意義。2007年新推出的CUDA技術(shù)是一個全新的軟硬件架構(gòu),有助于解決科學(xué)及工程方面的復(fù)雜計算問題。本文針對分子動力學(xué)非鍵作用的計算及其加速方案,探討了在CUDA平臺下分子動力學(xué)模擬的設(shè)計與實現(xiàn),具體工作包括以下幾個方面:
首先,分析了當(dāng)前分子動力學(xué)模擬的主要特點與方法,探討了引入CUDA技術(shù)提高處理效率的可行性與優(yōu)越性。
其次,分析并探討了當(dāng)前分子動力學(xué)模擬的加速方案。探討了在不同
3、并行平臺下的加速方案,基于集群的和基于CUDA平臺的不同策略。研究了三種著名的并行算法,原子分解、作用力分解、空間分解及其結(jié)合。
然后,設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于CUDA的短程作用和靜電作用的非鍵作用計算方法。將非鍵作用的計算任務(wù)分配到GPU中進(jìn)行處理,充分利用GPU的并行計算優(yōu)勢,提高了計算的性能。
最后,探討了CPU-GPU異構(gòu)多核平臺的特點與多GPU調(diào)度方法,將多GPU設(shè)備用于分子動力學(xué)模擬計算中,進(jìn)一步優(yōu)化
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