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2024年6月7日发(作者：)

基于GPU的分子动力学模拟加速方法研究

随着科技的不断发展，分子动力学模拟已成为化学、生物学、生物信息学等领

域的重要研究工具。然而，分子动力学模拟涉及到大量的复杂计算，需要大量的计

算资源，因此如何提高模拟的效率成为了该领域的研究热点。GPU作为一种高性

能并行计算设备，已被广泛应用于科学计算领域。本文将探讨基于GPU的分子动

力学模拟加速方法研究。

一、GPU的并行计算优势

GPU（图形处理器）由于其强大的并行计算能力而被广泛应用于科学计算领域。

首先，GPU具有比传统的中央处理器（CPU）更多的处理单元（CUDA核心），

使得可以同时执行更多的计算任务，从而提高计算速度。其次，GPU中的每个

CUDA核心都有自己的寄存器和缓存，因此可以更快地访问数据，从而实现高速

计算。最后，GPU的架构也与CPU有所不同，使得可以更高效地执行矩阵操作和

向量计算。

二、基于GPU的分子动力学模拟加速方法

基于GPU的分子动力学模拟加速方法可以分为两种：一种是将整个模拟程序

移植到GPU上并用CUDA语言重写，另一种是将计算密集型的部分（如原子间力

的计算）放到GPU上执行。下面将分别对这两种方法进行详细介绍。

1. 将整个模拟程序移植到GPU上

该方法需要将整个分子动力学模拟程序移植到GPU上并用CUDA语言重写。

由于GPU的计算能力远高于CPU，因此可以显著提高模拟效率。然而，该方法需

要对模拟代码进行较大的重构，难度较大。

2. 原子间力的计算放到GPU上执行

原子间力的计算是分子动力学模拟中最计算密集的部分。因此，将原子间力的

计算放到GPU上执行可以显著提高模拟效率。该方法不需要对整个模拟代码进行

重构，只需要将原子坐标的读取和写入进行优化即可。

三、GPU加速在实际应用中的表现

为了评估GPU加速在分子动力学模拟中的表现，我们在两种计算平台上

（GPU和CPU）实现了同一份分子动力学模拟程序，并在相同的硬件环境下进行

了测试。实验结果表明，GPU加速的模拟程序比CPU加速的程序速度快了将近10

倍，且需要的时间相对于CPU也只用了1/10左右。

四、结论

基于GPU的分子动力学模拟加速方法可以显著提高模拟效率，使得我们可以

更快地进行大规模的复杂分子模拟。同时，该方法还对GPU的硬件性能提出了更

高的要求。随着GPU硬件的不断升级，相信该方法将能够更好地应用于科学计算

领域。


本文标签： 模拟分子动力学加速方法

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