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基于CPU-GPU集群的分子能源学并行打算研究

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毕业论文范文题目:基于CPU-GPU集群的分子能源学并行打算研究,论文范文关键词:基于CPU-GPU集群的分子能源学并行打算研究
基于CPU-GPU集群的分子能源学并行打算研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:分子能源学模仿是一种离散模仿的方法,是打算量非常宏大的一种模仿分子活动的方法。其重要是以分子的活动法则为基本,打算分子在必定时光内的活动变更情况,根据打算过程中得到的数据,进行定性跟定量的分析,从而得到分子体系的各种物感性质跟化学性质。现已广泛的利用于物理、化学、生物、材料、医学等各个范(文章此处忽略..)畴。GPU专为密集型、高度并行化的打算而设计,CUDA技巧的利用降落了GPU通用打算开发难度。单GPU的打算才能已经比较富强,然而对存在实际意思的超大范围的模仿体系来说,分子量高达上千万甚至上亿,这种体系所须要的打算才能远弘远于单GPU,因此发展多个GPU并行的打算体系是有必定研究跟实际(文章此处忽略..)意思的。本文重要针对分子能源学大范围模仿体系的并行打算进行研究。搭建CPU-GPU集群并行打算平台,集群中每个打算节点都以CPU为主处理器GPU为协处理器,将并行数值打算部分由GPU实现,其余操作由CPU实现。以CUDA为开发环境,实现分子能源学模仿在此集群上的实现。提出合适GPU打算的(此处忽略..)区域分解算法—“最小名义积法”进行并行任务的划分,这是一种(元胞)静态负载均衡算法,可能必定程度的降落集群中节点间通信代价,同时采取元胞列表法作为附近分子搜查算法,有利于在GPU上的并行打算。采取MPI消息通信机制,并提出了合适本文设计体系的消息传递方法,根据这些算法提出了合适在CPU-GP(本文此处忽略..)U集群上实现的并行打算。从测试数据可能看出,对大范围分子模仿体系的打算来说,GPU的打算才能弘远于CPU的打算才能,在CPU-GPU集群上的打算效力弘远于CPU集群上的打算效力。同时本文也设计并实现基于FPGA的分子模仿并行体系,测试表明GPU与FPGA的实现比拟也占领必定的上风。


以上为本篇毕业论文范文基于CPU-GPU集群的分子能源学并行打算研究的介绍部分。
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