“合仔”家里造

BOXZ昵称盒仔，是一款开源的互动娱乐平台。我们将Arduino、压克力板和纸模型创意结合在一起，让大家可以快速搭建自己的遥控玩偶，开展互动体验。盒仔的组装就像搭乐高积木或者宜家家居一样简单，而它的外形和功能完全取决于你的创意。我们可以用它来搞足球比赛、角色扮演、赛车或对战，甚至拍MV！     

第一性原理计算软件包在GPU集群上的加速

第一性原理计算软件在密度泛函理论的发展中起着重要作用。相比平面波方法,局域轨道法更适合处理大规模多体问题。随着问题规模的不断增大和计算机计算能力的提升,软件的并行加速成为一个重要课题,MPI（message passing interface）结合GPU（graphic processing unit）实现的异构并行是一个新的解决方案。基于局域轨道法的第一性原理计算软件MESIA（massive electronic simulation based on systematically improvable atomic bases）经过MPI＋OpenMP＋CUDA三级并行,单GPU取得了约15倍的加速比,同时表现出了良好的可扩展性。测试结果同时验证了使用GPU计算可以保证计算精度。     

GPU加速不完全Cholesky分解预条件共轭梯度法

不完全 Cholesky 分解预条件共轭梯度（incomplete Cholesky factorization preconditioned conjugate gradient ,ICCG）法是求解大规模稀疏对称正定线性方程组的有效方法。然而ICCG法要求在每次迭代中求解2个稀疏三角方程组,稀疏三角方程组求解固有的串行性成为了ICCG法在GPU上并行求解的瓶颈。针对稀疏三角方程组求解,给出了一种利用GPU 加速的有效方法。为了增加稀疏三角方程组求解在GPU上的多线程并行性,提出了对不完全Cholesky分解产生的稀疏三角矩阵进行分层调度（level scheduling ）的方法。为了进一步提高稀疏三角方程组求解的并行性能,提出了在分层调度前通过近似最小度（approximate minimum degree ,AMD）算法对系数矩阵进行重排序、在分层调度后对稀疏三角矩阵进行层排序的方法,降低了分层调度过程中产生的层数,优化了稀疏三角方程组求解的GPU内存访问模式。数值实验表明,与利用NVIDIA CUSPARSE实现的ICCG法相比,采用上述方法性能可以获得平均1倍以上的提升。