CAS OpenIR  > 研究所(批量导入)
Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现
石静; 李晓霞; 刘忠亮; 刘文志; 郭力
2012
Source Publication计算机与应用化学
Issue05Pages:517-522
Abstract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。
KeywordPme 分子动力学模拟(Md) Gpu Cuda Gmd
Document Type期刊论文
Version出版稿
Identifierhttp://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/10332
Collection研究所(批量导入)
Recommended Citation
GB/T 7714
石静,李晓霞,刘忠亮,等. Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现[J]. 计算机与应用化学,2012(05):517-522.
APA 石静,李晓霞,刘忠亮,刘文志,&郭力.(2012).Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现.计算机与应用化学(05),517-522.
MLA 石静,et al."Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现".计算机与应用化学 .05(2012):517-522.
Files in This Item:
File Name/Size DocType Version Access License
Particle_Mesh_Ew_省略_(876KB) 限制开放CC BY-NC-SAApplication Full Text
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[石静]'s Articles
[李晓霞]'s Articles
[刘忠亮]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[石静]'s Articles
[李晓霞]'s Articles
[刘忠亮]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[石静]'s Articles
[李晓霞]'s Articles
[刘忠亮]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.