复杂多相流动分子动力学模拟

挑战

分子动力学（MD）模拟是一种新兴的科学计算方法，现已广泛应用于医药、材料、化学、能源、机电等领域中。科学家需要运行粒子数量更多、图像精细度更高的MD模拟。然而，这些复杂MD模拟的计算需求已远远超出当今超级计算机的能力范围。此外，为运行MD模拟而打造大型超级计算机所需的费用非常高昂，并不是每一个研究团体都负担得起。

解决方案

为实现运行复杂MD模拟这一目标，中国科学院过程工程研究所（IPE）多相复杂系统国家重点实验室使用了配备NVIDIA®（英伟达™）Tesla™ C870 GPU（图形处理器）的计算系统。Tesla C870 GPU（图形处理器）基于新型NVIDIA CUDA™并行计算架构，该架构在各种应用程序上均可实现比CPU高10到20倍的性能。基于GPU（图形处理器）的MD模拟方式能够从微观上模拟介观行为。过程工程研究所的研究人员通过方腔流以及颗粒-气泡接触等实例展示了这种能力，该计算过程速度是以往运用单核CPU计算的20到60倍。单颗Tesla C870 GPU（图形处理器）最高性能可达150 Gflops，与之相比，CPU仅能实现2.4 Gflops的性能。在MD模拟最耗时的部分中（计算作用于互动成对分子上的力），Tesla C870 GPU的浮点性能达到了单核CPU的20至30倍。这使得过程工程研究所能够实现复杂的多相MD模拟，这种模拟在使用CPU时是无法实现的。

影响

通过利用CUDA技术以及MPI协议，MD模拟能够用于模拟物理实验难以实现的极端情况。这是MD模拟领域中值得关注的一项全新发展。总体来说，GPU（图形处理器）在MD模拟上的应用还有巨大的潜力。