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平面波赝势密度泛函(PWP-DFT)计算是材料计算中应用最广泛的方法,其中映射计算是PWP-DFT方法求解自洽迭代中重要的一部分。针对映射势能计算成为软件加速的瓶颈,提出了针对该部分的图形处理器(GPU)加速算法,其中考虑GPU的特点:1)使用了新的并行机制求解非局部映射势能;2)重新设计了数据分布结构;3)减少内存的使用;4)提出了一种解决算法中数据相关问题的方法。最终获得了18~57倍加速,使每步分子动力学模拟最终降为12s。详细分析了该模块在GPU平台上的测试时间,同时对该算法在GPU集群上的计算瓶颈进行了讨论。 相似文献
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对高性能计算集群在运行过程中如何通过关闭闲置节点来实现有效节能的问题进行了研究和探讨,设计和实现了基于任务负载量统计监测的节点启停机制.根据对系统中作业运行和排队情况的记录和分析,通过参数估计设计了反映队列任务情况的负载因子,并围绕负载因子制定具体策略,结合作业系统的队列设置和资源分配规则,对集群中的空闲节点进行自动启停控制.模拟实验表明,基于任务负载监测的节点启停机制能够有效地自动启停系统中闲置的节点,从而降低系统功耗,并且对系统中作业的整体完成时间基本不造成影响. 相似文献
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基于平面波的第一原理计算方法是目前材料科学中最常用的方法,但传统的CPU并行计算遇到可扩展性瓶颈,无法改善其求解的绝对速度。系统地介绍了利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)加速技术开发的大规模第一原理材料计算软件:Ultra-Mat。该软件对第一原理平面波算法进行了系统的算法设计和软件实现:(1)通过采用并行方案,实现了快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的GPU局部操作;(2)设计了基于数据压缩的混合精度算法,显著减少了电子结构计算部分的MPI(message passing interface)通信;(3)完成了逾90%代码的GPU实现,目的是最大限度地减少中间流程,以避免CPU-GPU切换引发的数据传输,这是GPU应用中公认的性能瓶颈。测试结果显示Ultra-Mat具有很好的计算性能,对于512原子的GaAs系统,在电子结构计算部分,使用256 GPU卡相比4096 CPU核心有18倍的加速。 相似文献
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浅析高性能计算应用的需求与发展 总被引:3,自引:0,他引:3
高性能计算应用在高性能计算技术的支持下为科技创新做出了巨大贡献,并且和高性能计算技术在相辅相成中不断发展.自2004年以来,中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心针对中国科学院在“十一五”期间的高性能计算需求在全院范围内开展了多次调研活动,对中国科学院在“十一五”期间高性能计算的整体需求及各应用领域需求的分布情况有了比较全面的了解,其调研结果对“十一五”中国科学院高性能计算环境建设和高性能计算应用的发展具有良好的借鉴作用.首先介绍了国内外高性能计算应用的发展现状,并结合中国科学院高性能计算环境建设和高性能计算应用的发展情况,分析了“十一五”中国科学院高性能计算的应用需求,最后对我国高性能计算应用的发展前景进行了展望. 相似文献
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超大规模序列比对计算的并行优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对生物信息学研究中的超大规模序列比对计算问题进行了研究,解决了现有的e-PCR软件包在处理小麦基因引物扩增比对任务中存在的内存瓶颈、I/O瓶颈和计算时间瓶颈问题,利用数据和任务分割的基本方法,使其最关键的引物与模板的比对计算能够大规模并行,进而采用基于主从通信模式的MPI通信框架进行编程实现,并从任务的缩减、负载平衡、容错和多作业并发等方面进行了优化,最终在百万亿次超级计算机上顺利实现了千核级大规模并行计算,在数十日内即可完成原本预期需要数年的小麦序列扩增比对计算. 相似文献
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