刘忠亮
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：化学工程理学自动化与计算机技术更多>>
- Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现被引量：9
- 2012年
- 分子动力学模拟(MD)是分子模拟的一类常用方法,为生物体系的模拟提供了重要途径。由于计算强度大,目前MD可模拟的时空尺度还不能满足真实物理过程的需要。作为CPU的加速设备,近年来,GPU为提高MD计算能力提供了新的可能。GPU编程难点主要在于如何将计算任务分解并映射到GPU端并合理组织线程及存储器,细致地平衡数据传输和指令吞吐量以发挥GPU的最大计算性能。静电效应是长程作用,广泛存在于生物现象的各个方面,对其精确模拟是MD的重要组成部分。Particle-Mesh-Ewald(PME)方法是公认的精确处理静电作用的算法之一。本文介绍在本实验室已建立的GPU加速分子动力学模拟程序GMD的基础上,基于NVIDIACUDA,采用GPU实现PME算法的策略,针对算法中组成静电作用的三个部分即实空间、傅立叶空间和能量修正项,分别采用不同的计算任务组织策略以提升整体性能。使用事实上的标准算例dhfr进行的测试结果表明,实现PME的GMD程序,性能分别是Gromacs4.5.3版单核CPU的3.93倍,8核CPU的1.5倍,基于OpenMM2.0加速的Gromacs4.5.3GPU版本的1.87倍。
- 石静李晓霞刘忠亮刘文志郭力
- 关键词：GPUCUDA
- 分子动力学模拟LINCS约束算法的GPU并行化被引量：6
- 2012年
- 分子动力学模拟(Molecular Dynamics,MD)是计算化学和生物模拟领域一种重要的计算手段,由于计算强度大,目前MD可模拟的时空尺度还不能满足真实物理过程的需要,计算速度是其主要瓶颈之一。2007年以来,比CPU具有更强大的存储器带宽和计算能力的GPU(Graphics Processing Units)的可编程能力获得了显著提升,为数值计算的并行加速提供了一种新的选择。除了使用并行技术加速MD,合理地使用约束算法可增大模拟的时间步长以降低MD计算量。本文首次建立了GPU加速的LINCS(Linear Constraint Solver)约束算法GMD_LINCS,使用线程组织、合并访问、全局同步等对其进行了优化。GMD_LINCS是基于GPU的MD程序(GMD)的约束算法部分。采用GROMACS官网提供的基准算例二氢叶酸还原酶(DHFR)对GMD_LINCS的测试结果表明,GMD_LINCS程序和GROMACS4.5.3CPU版本的计算精度吻合较好。对含有19万个粒子(27条链)的聚丙烯腈(PAN)算例的测试结果表明,GMD_LINCS程序的计算性能获得明显提升,比GROMACS4.5.3相应的LINCS约束算法的单核CPU性能可加速约17倍、是其八核CPU性能的4.5倍左右。
- 刘忠亮李晓霞石静郭力孔滨杨小震
- 关键词：GPUCUDAGROMACS
