Ускорение молекулярно-динамических расчетов с помощью быстрого метода мультиполей и графических процессоров

Авторы

  • Д.Ф. Марьин
  • В.Л. Малышев
  • Е.Ф. Моисеева
  • К.И. Михайленко
  • Н.А. Гумеров
  • И.Ш. Ахатов

Ключевые слова:

молекулярная динамика
электростатическое взаимодействие
быстрый метод мультиполей
FMM
гетерогенные вычисления
GPU

Аннотация

Работа посвящена ускорению моделирования методами молекулярной динамики электростатических потенциалов на примере молекул воды. Высокопроизводительные вычисления достигаются путем комбинированного подхода с применением быстрого метода мультиполей (FMM) для вычисления сил и применением гетерогенных архитектур, состоящих из центральных и графических процессорных устройств (CPU и GPU соответственно). Метод FMM позволяет ускорить вычисления дальнодействующих взаимодействий за счет уменьшения вычислительной сложности до линейной. Использование GPU позволяет достичь значительных ускорений в вычислениях. Реализация метода FMM на GPU предоставляет возможность проводить численные эксперименты над большими системами. Показано, что предложенная методика имеет хорошую масштабируемость и может быть использована для моделирования динамики воды в области с размерами 60 нм или числом молекул воды порядка 10 миллионов на персональных рабочих станциях, оборудованных одним GPU.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2013-11-06

Выпуск

Том 14 (2013): Выпуск 4.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

Д.Ф. Марьин

Башкирский государственный университет,
Центр микро- и наномасштабной динамики дисперсных систем (ЦМНДДС, БашГУ)
ул. Заки Валиди, 32, 450076, Уфа
• стажер-исследователь

В.Л. Малышев

Башкирский государственный университет,
Центр микро- и наномасштабной динамики дисперсных систем (ЦМНДДС, БашГУ)
ул. Заки Валиди, 32, 450076, Уфа
• стажер-исследователь

Е.Ф. Моисеева

Башкирский государственный университет,
Центр микро- и наномасштабной динамики дисперсных систем (ЦМНДДС, БашГУ)
ул. Заки Валиди, 32, 450076, Уфа
• стажер-исследователь

К.И. Михайленко

Башкирский государственный университет,
Центр микро- и наномасштабной динамики дисперсных систем (ЦМНДДС, БашГУ)
ул. Заки Валиди, 32, 450076, Уфа
• научный сотрудник

Н.А. Гумеров

Университет штата Мэриленд
620 W. Lexington St., Baltimore, MD 2120, USA
• профессор

И.Ш. Ахатов

Университет штата Северная Дакота
NDSU Dept 2490, 210 Dolve Hall, P.O. Box 6050, Fargo, ND 58108
• профессор

Библиографические ссылки

  1. Haile J.M. Molecular dynamics simulation: elementary methods. New York: Wiley publication, 1992.
  2. Allen M.P. Introduction to molecular dynamics simulation // Computational Soft Matter: From Synthetic Polymers to Proteins. Lecture Notes. Vol. 23. Jülich: Neumann Inst. for Computing, 2004. 1-28.
  3. Maruyama S., Kimura T. A molecular dynamics simulation of a bubble nucleation on solid surface // Int. J. of Heat &; Technology. 2000. 18. 69-74.
  4. Maruyama S. Molecular dynamics method for microscale heat transfer // Adv. Numer. Heat Transfer. 2000. 2. 189-226.
  5. Anderson J.A., Lorenz C.D., Travesset A. General purpose molecular dynamics simulations fully implemented on graphics processing units // J. of Computational Physics. 2008. 227, N 10. 5342-5359.
  6. Sunarso A., Tsuji T., Chono S. GPU-accelerated molecular dynamics simulation for study of liquid crystalline flows // J. of Computational Physics. 2010. 229, N 15. 5486-5497.
  7. Nyland L., Harris M., Prins J. Fast N-body simulation with CUDA //
  8. Darden T., York D., Pedersen L. Particle mesh Ewald: an extitNlog extitN method for Ewald sums in large systems // J. of Computational Physics. 1993. 98, N 12. 10089-10092.
  9. Lindbo D., Tornberg A.-K. Fast and spectrally accurate Ewald summation for 2-periodic electrostatic systems // J. Chem. Phys. 2012. 136. 164111.
  10. Luty B.A., van Gunsteren W.F. Calculating electrostatic interactions using the Particle-Particle Particle-Mesh method with nonperiodic long-range interactions // J. Phys. Chem. 1996. 100, N 7. 2581-2587.
  11. Bossis G. Molecular dynamics calculation of the dielectric constant without periodic boundary conditions // Molecular Physics: An International Journal at the Interface Between Chemistry and Physics. 1979. 38. 2023-2035.
  12. Barnes J., Hut P. A hierarchical extitO(Nlog extitN) force-calculation algorithm // Nature. 1986. 324. 446-449.
  13. Greengard L., Rokhlin V. A fast algorithm for particle simulations // J. of Computational Physics. 1987. 73, N 2. 325-348.
  14. Gumerov N.A., Duraiswami R. Fast multipole methods on graphics processors // J. of Computational Physics. 2008. 227. 8290-8313.
  15. Hu Q., Gumerov N.A., Duraiswami R. Scalable fast multipole methods on distributed heterogeneous architectures // Proc. of 2011 Int. Conf. for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. New York: ACM Press, 2011. Article N 36.
  16. Rapaport D.C. The art of molecular dynamics simulation. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2004.
  17. Frenkel D., Smit B. Understanding molecular simulation. New York: Academic, 2002.
  18. Barker J., Watts R. Structure of water: a Monte Carlo calculation // Chemical Physics Letters. 1969. N 3. 144-145.
  19. Rahman A., Stillinger F.H. Molecular Dynamics Study of Liquid Water // J. of Chemical Physics. 1971. 55. 3336-3360.
  20. Jorgensen W.L., Chandrasekhar J., Madura J.D., Impey R.W., Klein M.L. Comparison of simple potential functions for simulating liquid water // J. of Chemical Physics. 1983. 79. 926-935.
  21. Martin J.F. A practical introduction to the simulation of molecular systems. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2007.
  22. Зацепина Г. Свойства и структура воды. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1974.
  23. Soper A., Phillips M.G. A new determination of the structure of water at 25^circС // J. of Chemical Physics. 1986. 107. 47-60.
  24. Dongarra J., Sullivan F. Guest editor’s introduction: the top 10 algorithms // Computing in Science and Engineering. 2000. 2, N 1. 22-23.
  25. Gumerov N.A., Duraiswami R., Borovikov E.A. Data structures, optimal choice of parameters, and complexity results for generalized multilevel fast multipole methods in d dimensions // Technical Report CS-TR-4458. College Park: Univ. of Maryland, 2003.
  26. Harris M., Sengupta S., Owens J.D. Parallel prefix sum (scan) with CUDA // GPU Gems 3. Boston: Addison Wesley, 2007. 851-876.
  27. Morton G.M., Phillips M.G. A computer oriented geodetic database and a new technique in file sequencing // IBM Technical Report. Ottawa, 1966.
  28. Hu Q., Gumerov N.A., Duraiswami R. Scalable distributed fast multipole methods // Proc. of 14th IEEE International Conference on High Performance and Communications (HPCC-2012). New York: IEEE Press, 2012. 270-279.
  29. Yokota R., Barba L. Treecode and fast multipole method for N-body simulation with CUDA // GPU Computing Gems. Emerald Edition. Boston: Elsevier and Morgan Kaufmann, 2011. 113-132.
  30. NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture Programming Guide. Version 5.0. 2012.
  31. http://lammps.sandia.gov