Параллельная молекулярная динамика с суммированием Эвальда и интегрированием на графических процессорах

Авторы

  • А.С. Боярченков
  • С.И. Поташников

Ключевые слова:

молекулярная динамика
суммирование Эвальда
параллельные вычисления
графические процессоры
CUDA

Аннотация

Рассмотрена задача молекулярно-динамического моделирования при периодических граничных условиях. Обсуждаются эффективные алгоритмы для метода суммирования Эвальда. Предложены параллельные реализации на основе технологии NVIDIA CUDA. Исследован вопрос интегрирования уравнений движения на графических процессорах с одинарной и двойной точностью плавающей арифметики. На видеокарте NVIDIA GeForce GTX 280 достигнуто удельное (на одну систему) ускорение до ≈ 890 раз по сравнению со скалярным расчетом на процессоре Intel Core2 Quad Q9550.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2020-11-09

Выпуск

Том 10 (2009): Выпуск 2.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

А.С. Боярченков

Институт математики и механики УрO РАН
ул. С. Ковалевской, д. 16, 620219, г. Екатеринбург
• аспирант

С.И. Поташников

Уральский государственный технический университет,
физико-технический факультет
ул. Мира, д. 19, 620002, г. Екатеринбург
• старший преподаватель

Библиографические ссылки

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_simulation
  2. http://en.wikipedia.org/wiki/Molecular.dynamics
  3. Gibbon P., Sutmann G. Long-range interactions in many-particle simulation // Quantum Simulations of Complex Many-Body Systems: From Theory to Algorithms. Lecture Notes, J. Grotendorst, D. Marx, A. Muramatsu (Eds.), NIC Series, 2002. Vol. 10. 467-506 (http://www.fz-juelich.de/nic-series/volumelO/gibbon.pdf).
  4. Сравнительные характеристики процессоров компаний Intel, ATI, NVIDIA (http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Intel_microprocessors, http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_NVIDIA_Graphics_Processing_Units, http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_ATI_Graphics_Processing_Units).
  5. http://en.wikipedia.org/wiki/Cell_(microprоcessor)
  6. NVIDIA GeForce GTX 200 GPU Datasheet (http://www.nvidia.com/docs/IO/55506/GeForce_GTX_GPU_Datasheet.pdf).
  7. NVIDIA Tesla personal supercomputer (http://www.nvidia.com/docs/IO/43395/ NV_DS_Tesla_PSC_US_Dec08_LowRes.pdf).
  8. Боярченков А.С., Поташников С.И. Использование графических процессоров и технологии CUDA для задач молекулярной динамики // Вычислительные методы и программирование. 2009. 10. 9-23 (https://num-meth.rcc.msu.ru/zhurnal/tom_2009/v10r102.html).
  9. NVIDIA CUDA Documentation (http://www.nvidia.com/object/cuda_develop.html).
  10. MD-GRAPE Technical Report (http://www.research.ibm.com/grape/grape_mdgrape2.htm).
  11. http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA #Supported_GPUs
  12. http://en.wikipedia.org/wiki/Ewald_summation
  13. http://en.wikipedia.org/wiki/Molecular_dynamics#Empirical_potentials
  14. Поташников С.И., Боярченков А. С., Некрасов К. А., Купряжкин А.Я. Молекулярно-динамическое восстановление межчастичных потенциалов в диоксиде урана по тепловому расширению // Международный научный журнал “Альтернативная энергетика и экология”. 2007. 8. 43-52 (http: //isjaee.hydrogen.ru/pdf/AEE0807/AEE08-07_Potashnikov.pdf).
  15. http://en.wikipedia.org/wiki/ViriaLtheorem
  16. http://en.wikipedia.org/wiki/Equations_of_motion
  17. http://en.wikipedia.org/wiki/Semi-implicit_Euler_method
  18. Berendsen H., Postma J., van Gunsteren W., Dinola A., Haak J. Molecular dynamics with coupling to an external bath // Journal of Chemical Physics. 1984. 81 (8). 3684-3690.
  19. Pre.55 W.IL, Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. Numerical recipes in C. The art of scientific computing (http://www.numerical-recipes.com/).
  20. Intel 64 and IA-32 Architectures Optimization Reference Manual (http://download.intel.com/design/processor/manuals/248966.pdf).
  21. Hummer G. The numerical accuracy of truncated Ewald sums for periodic systems with long-range Coulomb interactions // 1995 (http://arxiv.org/pdf/chem-ph/9502004vl).
  22. GROMACS: Fast, Free and Flexible MD (http://www.gromacs.org).
  23. Owens J. Streaming architectures and technology trends // GPU Gems 2. 2005 (http: //download.nvidia.com/developer/GPU_Gems_2/GPU_Gems2_ch29.pdf).
  24. Elsen E., Houston M., Vishal V., Darve E., Hanrahan P., and Pande V. N-body simulation on GPUs // 2006 (http://arxiv.org/pdf/0706.3060).
  25. Belleman R.G., Bedorf J., Zwart S.P. High performance direct gravitational N-body simulations on graphics processing units-II: An implementation in CUDA // 2007 (http://arxiv.org/pdf/0707.0438v2).
  26. Поташников С.И., Боярченков А. С. Атомарные межчастичные потенциалы для моделирования смешанного оксидного ядерного топлива (готовится в печать).
  27. httр://en.wikipеdiа.org/wiki/Amdalil ’s Jaw
  28. http://en.wikipedia.org/wiki/Gustafsoirs_Law
  29. Проект распределенных вычислений Folding@IIome (http://fah-web.Stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=osstats).
  30. Makino J., Fukushige T., Кода M., Namura K. GRAPE-6: The massively-parallel special-purpose computer for astrophysical particle simulations // Publications of the Astronomical Society of Japan. 2003. 55, N 6 (http://arxiv.org/abs/astro-ph/0310702vl).
  31. DirectX Developer center (http://msdn.microsoft.com/en-us/directx/default.aspx).