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文檔簡介
1、GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理器）具有很強(qiáng)的并行計算能力，尤其 CUDA(Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)）的出現(xiàn)使得GPU在高性能計算中占據(jù)越來越重要的地位。分子動力學(xué)模擬技術(shù)是指利用計算機(jī)來模擬體系中各個粒子隨時間的運(yùn)動變化情況，由于其計算量較大，因此考慮放到GPU上來執(zhí)行。
本文在分析了GPU的并行能力及分子動力學(xué)模擬原理的基礎(chǔ)上
2、，將模擬計算過程中耗時最多的勢函數(shù)計算移至GPU計算，分析勢函數(shù)計算的內(nèi)在并行性，利用CUDA線程與粒子間的---對應(yīng)關(guān)系，并結(jié)合GPU自身特點(diǎn)，完成計算的加速。本文實現(xiàn)了兩種對勢（Morse勢、Lennard-Jones勢）和兩種多體勢（Tersoff勢、EAM勢）的GPU加速計算。計算結(jié)果表明，在NVIDIA GeForce GTX650的GPU上，相對于Intel Core2 E7500的CPU，勢函數(shù)計算的加速比在22-91之間
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