软粗粒化聚合物材料的多架构蒙特卡洛（MC）模拟：软粗粒化蒙特卡洛加速（SOMA）
计算物理
2018-09-05 v3
摘要
多组分聚合物体系因能够相分离或自组装成纳米结构，对新材料开发十分重要。单链平均场（SCMF）算法结合软粗粒化聚合物模型是研究这些软物质体系的成熟技术。本文给出该方法的实现：软粗粒化蒙特卡洛加速（SOMA）。它适用于模拟多达数十亿粒子的超大体系，同时又足够灵活以研究不同分子架构与相互作用的性质。我们通过在工作站和超级计算机上部署GPU等加速器来实现模拟的高效性。由于采用科学编程语言并结合面向加速器的OpenACC编译指示，该实现保持灵活且可维护。我们介绍程序包的实现的细节与特性，考察SOMA实现的可扩展性，并讨论两个应用，其覆盖的体系规模难以用其他常见基于粒子的模拟方法达到。
引用
@article{arxiv.1711.03828,
title = {Multi-Architecture Monte-Carlo (MC) Simulation of Soft Coarse-Grained Polymeric Materials: SOft coarse grained Monte-carlo Acceleration (SOMA)},
author = {Ludwig Schneider and Marcus Müller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.03828},
year = {2018}
}