基于GPU的事件驱动分子动力学模拟并行算法
事件驱动分子动力学模拟算法比时间驱动分子动力学模拟算法有更高的计算效率和精度.事件驱动分子动力学算法并没有被广泛应用,这是因为事件驱动分子动力学算法本质是串行执行的算法,并行算法的实现非常困难和复杂,本文提出基于区域分解的事件驱动分子动力学模拟的并行算法,并对事件列表进行优化.另外,图像处理器主要应用于密集型且高度并行化的计算,GPU的多核设计更有利于数值模拟的计算,特别是CUDA开发平台的推出,降低了GPU开发的难度.本文利用CUDA技术实现基于事件驱动分子动力学模拟的并行算法,实验结果表明,GPU对该算法的加速有明显效果.
事件驱动 分子动力学模拟 并行算法 图像处理器 区域分解
刘彬 安丰智 李鹏飞
山东大学 计算机科学与技术学院,济南 250101
国内会议
第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
武汉
中文
100-105
2014-10-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)