基于GPU的分子动力学模拟Cell Verlet算法实现及其并行性能分析

摘要：

分子动力学模拟存在空间和时间的复杂性,并行加速分子的模拟过程尤为重要.基于GPU硬件数据并行架构的特点,组合分子动力学模拟的原子划分和空间划分的并行策略,优化实现了短程作用力计算Cell Verlet算法,并对分子动力学核心基础算法的GPU实现做了优化和性能分析.Cell Verlet算法实现首先采用原子划分的方式,将每个粒子的模拟计算任务映射到每个GPU线程,并采用空间划分的方式将模拟区域进行元胞划分,建立元胞索引表,实现粒子在模拟空间的实时定位;而在计算粒子间的作用力时,引入希尔伯特空间填充曲线方法来保持数据的线性存储与数据的三维空间分布的局部相关性,以便通过缓存加速GPU的全局内存访问;也利用了访存地址对齐和块内共享等技术来优化设计GPU分子动力学模拟过程.实例测试与对比分析显示,当前的算法实现具有强可扩展性和加速比等优势.

关键词：分子动力学、Cell Verlet算法、GPU异构计算、互斥同步优化、访存局部性

所属期刊栏目：45

分类号：TP338.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划:高能物理高性能计算应用软件系统规模化应用2017YFB0203203;中国科学院科研信息化工程项目:生物医药计算模拟软件XXH13506-404;中国科学院青年创新促进会基金会员号2016156

在线出版日期：2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：291-294,299