基于OpenCL的Lammps短程力算法优化研究

Lammps是用于分子动力学模拟及其相关问题的一款开源软件,可利用其了解固体、液体性质,应用广泛。支持使用CUDA及OpenCL进行GPU加速。因OpenCL具有跨平台特性,将其作为研究重点。总结了OpenCL内核编程中需要注意的设计原则并阐述了一种改进的阿姆达尔定律用于衡量异构平台理论加速性能。测试了Lammps短程力计算在Y485P平台下的性能参数。通过对短程力计算中的关键部分如邻接表的建立及短程力计算部分的内核代码进行优化,使其取得了更好的加速效果。     

社交网络挖掘方案研究

随着社交网络普及,社交网络的数据获取成为首先要解决的问题。针对如何获取社交网站的数据,提出了基于API和网络爬虫的两种方法。通过采取对比试验,分别用两种方式在单位时间内抓取微博,比较抓取的微博条数。实验结果表明,基于API抓取的速度比较快,但是稳定性和数据完整性欠佳;基于网路爬虫方式抓取的速度比较慢,但是稳定性和数据完整性较好。最后提出通过采用两种方式相结合的方式,能够进一步提高抓取效率。     

基于OpenCL的双GPU基数排序算法

为提高基数排序算法在异构并行平台下的资源利用率和算法加速比,提出基于OpenCL的双GPU基数排序算法。通过研究并行基数排序思想,以Y485P作为实验平台,使用OpenCL技术首先实现单GPU的基数排序算法,之后实现负载平衡的双GPU基数排序。测试结果表明,在使用单GPU时加速比为1.3x,使用双GPU时加速比为2.32x。