【摘 要】
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本文一方面介绍了基于GPU实现高效和大规模耗散粒子动力学(DPD)模拟的完整方法,并针对DPD模拟技术的特点,进行了算法设计和优化,以便其能充分发挥GPU的计算能力.另一方面,Lees-Edwards(LE)周期性边界条件由于不需要固体壁面拖动,通过一系列简单的变换,可以在无限大系统内得到定常剪切率,被广泛应用于耗散粒子动力学中模拟剪切流动.本文发展了基于GPU的LE边界条件高效算法.标准模型的模
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心,北京,100190
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本文一方面介绍了基于GPU实现高效和大规模耗散粒子动力学(DPD)模拟的完整方法,并针对DPD模拟技术的特点,进行了算法设计和优化,以便其能充分发挥GPU的计算能力.另一方面,Lees-Edwards(LE)周期性边界条件由于不需要固体壁面拖动,通过一系列简单的变换,可以在无限大系统内得到定常剪切率,被广泛应用于耗散粒子动力学中模拟剪切流动.本文发展了基于GPU的LE边界条件高效算法.标准模型的模拟测试表明基于GPU的DPD模拟不仅能得出正确的结果,而且相较于单CPU核运行LAMMPS速度提高了60倍.
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