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近年来GPU作为一种具有极强运算能力的多核处理器,得到了快速的发展,成为高性能计算领域的主要发展方向。各种分子动力学模拟的主流软件也纷纷使用GPU技术,其中LAMMPS较早地开发出了通用的并行GPU版本。本文利用nVIDIA公司最新Femi架构的Tesla C2050 GPU搭建了小型的基于LAMMPS的分子动力学模拟GPU并行计算集群,通过氩原子熔化的算例对集群性能进行了测试,测试的内容包括CPU集群、单节点单GPU、单节点多GPU以及多节点GPU集群。比较了各种情况的加速倍数并对造成性能改变的原因进行了讨论,分析了用于MD模拟的GPU并行计算集群性能的瓶颈所在,提出可能的解决方法,搭建集群时,充分考虑PCI总线的承受能力,对于集群效率的提高有很大好处。测试结果表明,集群的性能较高,相对于以往的单机以及CPU集群,计算的规模大大提高了,加速比也在20倍以上。可以预测,在未来一段时间内,多GPU并行是分子动力学模拟的发展方向。  相似文献   
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