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GPU加速高速粒子碰撞模拟

作　者: 吴强
导　师: 杨灿群
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 分子动力学模拟 GPU计算 CUDA编程模型 Brook+语言 区域分解算法 粒子索引方法
分类号: TP332
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 74次
引　用: 2次
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内容摘要


分子动力学(Molecular dynamics,简称MD)模拟作为一种重要的计算机模拟方法广泛应用于生物,化学,材料科学等众多学科中。然而计算性能一直都是限制MD使用的主要障碍。近年来,GPU作为一种新型的计算资源成为研究的热点。与传统CPU相比,GPU拥有更高的性能,更低的功耗和更高的性价比。因此,使用GPU加速分子动力学模拟,可以节约模拟的时间,提高模拟的规模,从而使分子动力学模拟能更广泛的应用到实际的工程中去。本文主要以高速碰撞的粒子模型为研究对象,基于NVIDIA CUDA编程模型和Brook+语言实现了GPU加速的分子动力学程序,并针对GPU的存储结构和多GPU对算法进行了优化,主要取得了如下成果:1、提出了一种优化的区域分解算法。本文改进了传统的区域分解算法,在通用处理器和GPU上分两次对分子动力学模拟中的计算任务进行分解,首次划分保证负载平衡,第二次划分解决通信开销和数据复用问题。2、提出了一种改进的粒子索引方法。通过在通用处理节点上对粒子进行排序,使相邻粒子的存储地址尽量靠近。当加速节点上的线程从全局内存上读取粒子信息时,能够呈现出数据局部性的特点,可以减少了线程从全局内存中读取数据的次数,从而节省时间。3、针对GPU的存储结构对程序进行优化。针对片上共享内存分体设计特点,实现了单精度算法下线程间无冲突的共享内存访问,减少了流处理器的闲置时间。4、使用多GPU对程序进行加速。采用常用的消息传递接口(MPI)协议实现通用处理器之间的并行划分,从而实现了各节点间GPU的并行计算,满足了更快速的分子动力学模拟的要求。本文对GPU加速的分子动力学模拟正确性和性能进行了测试。结果表明,GPU对MD算法的加速有明显效果。当粒子规模为43.2万时,经AMD HD4870加速后的MD程序的性能提高了4.8倍,而经Tesla C1060加速后,MD程序性能提高6.5倍。在使用多GPU对程序进行加速后,MD程序的性能提高了11.2倍。同时,经GPU加速的MD程序保证了结果的正确性。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-12
第一章 绪论  12-19
  1.1 课题背景  12-13
  1.2 研究现状  13-17
    1.2.1 GPU 通用计算研究现状  13-15
    1.2.2 GPU 加速分子动力学模拟研究现状  15-17
  1.3 本文研究内容和创新  17
  1.4 论文结构  17-19
第二章 背景知识  19-35
  2.1 GPU 系统结构特点和编程模型  19-30
    2.1.1 GPU 系统结构特点  19-25
    2.1.2 GPU 通用编程模型  25-30
  2.2 分子动力学算法  30-35
    2.2.1 分子动力学模拟基本过程  30
    2.2.2 作用力的计算  30-31
    2.2.3 运动方程求解  31-32
    2.2.4 周期性边界条件  32-35
第三章 使用GPU 加速MD 算法的实现技术  35-50
  3.1 系统级设计  35-39
    3.1.1 系统级任务分析  35-36
    3.1.2 系统级任务分割  36-39
  3.2 加速节点上的算法设计  39-50
    3.2.1 分解方法  40-46
    3.2.2 使用NVIDIA CUDA 模型的实现  46-48
    3.2.3 使用Brook+语言的实现  48-50
第四章 使用GPU 加速MD 算法性能优化技术  50-58
  4.1 针对GPU 存储结构优化技术  50-55
    4.1.1 粒子索引方法  50-53
    4.1.2 在CUDA 程序中使用共享存储器  53
    4.1.3 针对AMD GPU 存储结构的优化方法  53-55
  4.2 多GPU 加速的MD-MPI 算法  55-58
    4.2.1 CPU 和GPU 连接方式  55
    4.2.2 基于多GPU 加速的MD-MPI 算法  55-58
第五章 测试与分析  58-62
  5.1 测试环境  58
  5.2 正确性验证  58-60
    5.2.1 测试用例  58
    5.2.2 测试结果与分析  58-60
  5.3 性能测试  60-62
第六章 结束语  62-63
  6.1 工作总结  62
  6.2 展望  62-63
致谢  63-64
参考文献  64-67
作者在读期间取得的学术成果  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 电子数字计算机（不连续作用电子计算机） > 运算器和控制器（CPU）
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