【摘要】：并行計(jì)算將成為計(jì)算機(jī)發(fā)展的一種趨勢(shì),因?yàn)閭鹘y(tǒng)的CPU串行計(jì)算已不能滿足發(fā)展的要求。特別是在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,許多計(jì)算都需要大量的計(jì)算。在以往的研究中,大部分的計(jì)算都需要在高配置的小型機(jī)或計(jì)算機(jī)集群上才能完成。但是這兩者的使用在時(shí)間和經(jīng)濟(jì)上都需要巨大的開銷,一些研究者們根本沒有條件或機(jī)會(huì)使用這種設(shè)備,從而導(dǎo)致科學(xué)研究中許多復(fù)雜問題難以解決。 圖形處理器(GPU)的出現(xiàn)為解決上述問題提供了可能。GPU具有強(qiáng)大的浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算能力和并行計(jì)算能力,較CPU而言更適合大數(shù)據(jù)量的浮點(diǎn)運(yùn)算。在GPU平臺(tái)上進(jìn)行金剛石膜生長(zhǎng)仿真,不僅能夠提高效率,還能有效減少經(jīng)濟(jì)成本上的投入。統(tǒng)一設(shè)備計(jì)算架構(gòu)(CUDA)是一種基于GPU的通用并行計(jì)算架構(gòu),這種架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計(jì)算問題。它采用了比較容易掌握的類C語言進(jìn)行開發(fā),無需重新學(xué)習(xí)新語言的語法。編寫出的程序就能在支持CUDA的處理器上以超高性能運(yùn)行。本文以CUDA平臺(tái)為基礎(chǔ),對(duì)金剛石膜生長(zhǎng)仿真進(jìn)行了研究。 本文首先介紹了CUDA技術(shù),包括CUDA的軟硬件架構(gòu)、程序結(jié)構(gòu)、線程結(jié)構(gòu)以及存儲(chǔ)器模型等。隨后介紹了金剛石膜生長(zhǎng)仿真的兩種方法—?jiǎng)恿W(xué)蒙特卡羅(KMC)和分子動(dòng)力學(xué)(MD)—的基本原理,并在CPU和CUDA平臺(tái)上分別對(duì)其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。針對(duì)KMC的特點(diǎn),本文以增加數(shù)據(jù)來對(duì)全局存儲(chǔ)器的訪問進(jìn)行優(yōu)化,通過使用常數(shù)存儲(chǔ)器來增加程序的運(yùn)行效率,并對(duì)grid和block的維度進(jìn)行合理的設(shè)計(jì)從而提高了GPU的計(jì)算效率。MD方法中分子間作用力的計(jì)算占總計(jì)算量的比重很大,原始計(jì)算模型不能完全發(fā)揮GPU的特性。針對(duì)這個(gè)問題,本文對(duì)該模型進(jìn)行了改進(jìn),使用共享存儲(chǔ)器對(duì)原程序進(jìn)行優(yōu)化。由于共享存儲(chǔ)器的容量有限,本文采用迭代的方式來讀入網(wǎng)格數(shù)據(jù),并用疊加的方式計(jì)算分子間作用力。最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)三種實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果顯示,CUDA在最好的情況下能得到75倍的加速效果。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TQ164;TP338.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2693940