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基于GPU的事件驱动分子动力学模拟并行算法

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事件驱动分子动力学模拟算法比时间驱动分子动力学模拟算法有更高的计算效率和精度.事件驱动分子动力学算法并没有被广泛应用,这是因为事件驱动分子动力学算法本质是串行执行的算法,并行算法的实现非常困难和复杂,本文提出基于区域分解的事件驱动分子动力学模拟的并行算法,并对事件列表进行优化.另外,图像处理器主要应用于密集型且高度并行化的计算,GPU的多核设计更有利于数值模拟的计算,特别是CUDA开发平台的推出,降低了GPU开发的难度.本文利用CUDA技术实现基于事件驱动分子动力学模拟的并行算法,实验结果表明,GPU对该算法的加速有明显效果.

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来源
《第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议》|2014年|100-105|共6页
会议地点武汉
作者
Liu Bin; 刘彬; An Fengzhi; 安丰智; Li Pengfei; 李鹏飞;
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作者单位

中国计算机学会;

中国自动化学会;

中国图学学会;

中国图象图形学会;

中国系统仿真学会;

香港多媒体及图像计算学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
事件驱动; 分子动力学模拟; 并行算法; 图像处理器; 区域分解;

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