使用GPU加速分子动力学模拟中的非绑定力计算

• 作者: 吴强 杨灿群 葛振 陈娟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: GPU 分子动力学模拟 CUDA Brook+
• 年，卷（期）: 2009,（z1）
• 所属期刊栏目: 高性能计算机体系结构
• 页码范围: 46-49,132
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.A1.015

摘要

在分子动力学模拟(MD)中,对非绑定力的计算需要花费大量的时间.本文提出了基于CUDA和Brook+的两种双精度算法,分别在NVIDIA和AMD两款主流GPU上实现了非绑定力的计算,借助GPU 的计算能力加速了整个MD程序.算法对MD进行了任务分割,采用区域分解的方法将非绑定力的计算映射到GPU的计算核心上,同时针对两款GPU的各自特点提出了线程块内共享存储、最小化数据集两种优化方法.性能测试结果表明,与Intel Xeon 2.6GHz CPU的单核相比,43.2万粒子的高速粒子碰撞模拟,在配置NVIDIA Tesla C1060的系统上性能提高了6.5倍,在配置AMD HD4870的系统上性能提高了4.8倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈娟	国防科技大学计算机学院	9	26	4.0	5.0
2	吴强	国防科技大学计算机学院	23	61	5.0	7.0
3	杨灿群	国防科技大学计算机学院	17	74	5.0	8.0
4	葛振	国防科技大学计算机学院	2	11	2.0	2.0