Tersoff多体势的向量化：性能可移植性的一次实践
计算工程、金融与科学
2016-07-12 v1 分布式、并行与集群计算
数学软件
性能
摘要
分子动力学模拟是计算化学与材料科学中不可或缺的研究工具，消耗了全球超级计算周期的很大一部分。我们关注多体势并致力于实现性能可移植性。与充分研究的对势相比，多体势提供更高的模拟精度，但过于复杂以致编译器无法有效优化。因此，实现跨平台性能仍是一个开放问题。通过从目标架构和计算精度中抽象，我们开发了适用于CPU和加速器的向量化方案。我们在分子动力学代码LAMMPS中给出了若干架构上Tersoff势的结果，展示了不仅在计算核上而且大规模模拟中的效率提升。在Intel Xeon Phi集群上，我们优化的求解器比纯MPI参考实现快3到5倍。
引用
@article{arxiv.1607.02904,
title = {The Vectorization of the Tersoff Multi-Body Potential: An Exercise in Performance Portability},
author = {Markus Höhnerbach and Ahmed E. Ismail and Paolo Bientinesi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.02904},
year = {2016}
}