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复杂多相流动分子动力学模拟

挑战


Molecular dynamics

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


Molecular dynamics

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® 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


Molecular dynamics

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。