计算机分子模拟中并行计算的研究

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随着计算机技术的发展,计算机分子模拟已成为在分子水平上研究分子结构及性质的一种强有力的工具,越来越受到化学工程界及其它一些领域的广泛重视。与传统的物性研究方法相比,计算机模拟方法有着独特的优越性。它可以通过对模型流体的模拟,揭示宏观性质的微观本质,发现并解释实验现象和规律,指导建立流体的宏观性质模型;还可以较严格地从分子的微观相互作用模型出发预测真实流体的宏观性质。在得到宏观性质的同时,还可以获得实验无法得到的微观或介观的结构现象,以利于分析现象和机理之间的内在联系。 但是,随着被研究对象越来越复杂,计算量也越来越大,传统的串行计算机模拟已不能满足高速度计算的要求。因此研究并行计算势在必行。本文旨在研究并行计算在分子模拟中的应用,以提高分子模拟的计算速度。 首先,利用Turbo-Linux操作系统和消息传递接口标准(Message Passing Interface,MPI)在PC机上实现并行计算的机群系统。 其次,研究了古典分子动力学的三种并行算法。第一种方法分配各节点一套固定的粒子;第二种方法分配给各节点一套固定的力矩阵的子块;第三种方法分配给各节点一套固定的空间域。这三种算法可以在前述的PC机群上实现,而且对于邻近粒子迅速改变的短程有效的分子动力学模拟它们可以实现较高的并行效率。研究结果表明,这三种算法各有利弊。粒子分解算法(Atom-Decomposition Algorithm,AD)是三种算法中最简单的一种算法。由于它可以自动地引导各节点上计算量的平衡,因此它比较容易实现。但在这三种算法中,AD算法的通讯时间在总的计算时间中所占的比重最大。力分解算法(Force-Decomposition Algorithm,FD)也是一种相对来说比较容易的算法。但它需要通过一些预处理过程才可使计算量在各节点上的分布达到均衡。与AD算法相比,它的通讯开销很小,但对于大规模的模拟过程它并不是最优的。空间分解算法(Spatial-Decomposition Algorithm,SD)对于大规模的模拟是有效的,但由于它要受到实际物理域的限制,这北京化工大学硕士学位论文种算法很容易引起计算量在各节点上的不均衡分配,因此,算法的高效实现也是很困难的。 总之,本文的研究结果将对我国化工热力学界的计算机分子模拟水平的提高,加速在该领域与国际的接轨,促进我国化工界并行计算的应用和普及有积极的意义。关键词:分子模拟,并行计算,PC机群,MPI叹、、、、、才工 武卜产、、一叭︺
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