基于OpenMP的Multi-Critical分子動力學(xué)并行算法優(yōu)化研究.pdf

1、分子動力學(xué)模擬是一種利用牛頓運動定律來模擬分子運動過程的方法，給定粒子初始狀態(tài)的位置和速度，通過對運動方程進行積分，從而求得粒子在下一時刻的位置和速度。這樣就能記錄下每一時刻粒子的位置，獲取粒子的運動軌跡，再通過統(tǒng)計力學(xué)的方法得到模擬系統(tǒng)的特性，最后得到物質(zhì)的宏觀性質(zhì)。因此分子動力學(xué)模擬廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如材料力學(xué)、生命科學(xué)、氣候模擬等學(xué)科中。
　　 為了使分子動力學(xué)模擬的計算結(jié)果能夠更加準(zhǔn)確地反映物質(zhì)的宏觀性質(zhì)，通常需要模擬

2、體系的粒子個數(shù)盡可能的多，模擬盡可能長時間的物理化學(xué)反應(yīng)，這使得分子動力學(xué)模擬會非常耗費計算時間，并且需要進行模擬的硬件平臺擁有更高的計算性能。目前處理器制造商普遍采用在單個處理器上集成更多核心的方式來提升計算性能。為了使模擬計算更加快速與高效，需要將已有分子動力學(xué)模擬計算方法進行并行優(yōu)化，并將其運用到SMP和CMP平臺上，以加快模擬過程和縮短模擬時間。
　　 本文根據(jù)并行計算基本理論，對分子動力學(xué)模擬使用OpenMP進行并行算

3、法優(yōu)化。本文的主要工作如下:
　　 首先，介紹了并行計算機理論研究的歷史與并行計算機硬件平臺的發(fā)展，當(dāng)前主流的并行體系處理器，以及本文所涉及到的共享存儲的并行編程模型OpenMP。詳細(xì)描述了分子動力學(xué)模擬算法的原理與步驟，模擬計算的過程和計算過程中需要選取的勢函數(shù)、積分算法、系綜等一系列條件。對處于平衡態(tài)的流體使用串行算法進行分子動力學(xué)的模擬，并在現(xiàn)有的實驗環(huán)境下選擇OpenMP并行編程模型來進行算法的優(yōu)化。
　　 其次

4、，分析并行算法中性能的制約點，將其優(yōu)化。通過研究發(fā)現(xiàn):在對共享力數(shù)組進行更新時（稱之為Critical算法），同一時刻只有一個線程能進入臨界區(qū)，其他線程必須等待該線程執(zhí)行完畢，相當(dāng)于在這段時間內(nèi)程序串行執(zhí)行;同時研究發(fā)現(xiàn)在整個模擬過程中，粒子間作用力的計算占整個模擬時間的80％-90％，所以如果將這段操作并行優(yōu)化，整個模擬的運算時間將會減少，并且效率也會有很大的改進。介于此，本文提出了一種改進方法——Multi-Critical算法，大

5、大提高程序的加速比與并行效率。在Critical算法中，線程在計算完粒子間相互作用力之后，既要更新到共享力數(shù)組，又要更新到私有副本數(shù)組。此方法除了在臨界區(qū)內(nèi)串行執(zhí)行，降低了模擬的并行效率之外，還對共享數(shù)組進行頻繁的讀寫，也降低了程序的效率。Multi-Critical算法將其優(yōu)化為:線程計算的粒子間作用力更新到該線程私有副本矩陣，并應(yīng)用分布式競爭的方法，將矩陣的更新分塊操作，共享矩陣的更新操作放在不同的臨界區(qū)內(nèi)并行執(zhí)行。該算法在多個Cr