【摘要】：并行計算將成為計算機發(fā)展的一種趨勢,因為傳統(tǒng)的CPU串行計算已不能滿足發(fā)展的要求。特別是在科學(xué)計算領(lǐng)域,許多計算都需要大量的計算。在以往的研究中,大部分的計算都需要在高配置的小型機或計算機集群上才能完成。但是這兩者的使用在時間和經(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會使用這種設(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具有強大的浮點數(shù)計算能力和并行計算能力,較CPU而言更適合大數(shù)據(jù)量的浮點運算。在GPU平臺上進(jìn)行金剛石膜生長仿真,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)備計算架構(gòu)(CUDA)是一種基于GPU的通用并行計算架構(gòu),這種架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題。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行。本文以CUDA平臺為基礎(chǔ),對金剛石膜生長仿真進(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)以及存儲器模型等。隨后介紹了金剛石膜生長仿真的兩種方法—動力學(xué)蒙特卡羅(KMC)和分子動力學(xué)(MD)—的基本原理,并在CPU和CUDA平臺上分別對其進(jìn)行實現(xiàn)。針對KMC的特點,本文以增加數(shù)據(jù)來對全局存儲器的訪問進(jìn)行優(yōu)化,通過使用常數(shù)存儲器來增加程序的運行效率,并對grid和block的維度進(jìn)行合理的設(shè)計從而提高了GPU的計算效率。MD方法中分子間作用力的計算占總計算量的比重很大,原始計算模型不能完全發(fā)揮GPU的特性。針對這個問題,本文對該模型進(jìn)行了改進(jìn),使用共享存儲器對原程序進(jìn)行優(yōu)化。由于共享存儲器的容量有限,本文采用迭代的方式來讀入網(wǎng)格數(shù)據(jù),并用疊加的方式計算分子間作用力。最后通過實驗對三種實現(xiàn)方法進(jìn)行對比。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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TQ164;TP338.6

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本文編號：2693940