使用GPU加速分子动力学模拟中的非绑定力计算
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CIDA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 2.6GHzCPU的单核相比,43.2万粒子的高速粒子碰撞模拟,在配置NVIDIATesla 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。
GPU加速 分子动力学模拟 非绑定力计算 双精度算法 性能测试
吴强 杨灿群 葛振 陈娟
国防科技大学计算机学院,湖南 长沙 410073
国内会议
长沙
中文
46-49,132
2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）