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Particle-Mesh Ewald(PME)算法的GPU加速被引量：5: 2010年; 讨论在NVIDIACUDA开发环境下,用GPU加速分子动力学模拟中静电作用的长程受力计算部分.采用Particle-Mesh Ewald(PME)方法,将其分解为参数确定、点电荷网格离散、离散网格的傅立叶变换、静电热能求解与静电力求解5个部分,并分别分析各部分的GPU实现.此方法已成功用于7个不同大小的生物分子体系的模拟计算,达到了7倍左右的加速.该程序可耦合到现有分子动力学模拟软件中,或作为进一步开发的GPU分子动力学程序的一部分,显著加速传统分子动力学程序.; 徐骥葛蔚任瑛李静海

基于时驱硬球算法与格子玻尔兹曼方法的颗粒流体系统直接数值模拟被引量：6: 2011年; 实现了一种直接数值模拟颗粒流体系统的耦合算法,颗粒间相互作用由时驱硬球算法描述,而流体的控制方程采用格子玻尔兹曼方法求解,流固耦合用浸入运动边界法实现.该方法使用欧拉网格求解流场,拉格朗日网格跟踪颗粒,避免了非结构化贴体网格方法需要重新划分网格的问题.通过模拟两个圆形颗粒在黏性流体中的沉降过程,成功地复现了经典的Drafting-Kissing-Tumbling(DKT)过程,验证了耦合算法的有效性.; 周国峰王利民王小伟熊勤钢葛蔚; 关键词：格子玻尔兹曼方法直接数值模拟

耦合Nvidia/AMD两类GPU的格子玻尔兹曼模拟被引量：15: 2009年; 利用图形处理单元(graphic processing unit,GPU)进行通用计算近年来得到关注,Nvidia和AMD公司已推出了各自的开发环境CUDA和ASC.很多计算在GPU上的速度远高于目前的CPU.格子玻尔兹曼方法(lattice Boltzmann method,LBM)作为一种网格上的粒子方法,对流动模拟具有良好的内在并行性,非常适合利用GPU进行大规模并行计算.本文提出了一种耦合Nvidia和AMD的两类GPU完成LBM凹槽流模拟的算法,对于两类GPU,在LBM的D2Q9模型下分别设计了相应的算法和程序,之后利用消息传递接口(message passing interface,MPI)协议通过多程序多数据流(multi-progra mmulti-data,MPMD)模式使其能够联合计算,以充分发挥混合GPU集群系统的性能.通过GPU和CPU程序结果的比较,证实了GPU计算的正确性和所能带来的显著的加速比,为建设通用大规模GPU并行计算平台提供了重要参考.; 李博李曦鹏张云陈飞国徐骥王小伟何险峰王健葛蔚李静海; 关键词：GPGPU NVIDIA AMD

大规模粒子模拟并行前处理系统的设计与实现被引量：1: 2010年; 粒子模拟是目前化工、材料、生物等领域重要的研究手段之一。随着计算机软硬件的发展和大规模并行集群的出现,可模拟的粒子规模越来越大,模拟对象也越来越复杂。前处理是粒子模拟初始数据的生成环节,它负责将模拟对象转化为粒子系统,并按照模拟算例需求,将粒子数据输出为文件。前处理是连接模拟对象和模拟计算的纽带,是粒子模拟过程中关键的一步。本文提出的设计方案是首先使用BRLCAD建立模拟对象的三维模型,然后将三维模型转换为空间枚举,接着在空间枚举的规则块中填充粒子,同时通过使用元胞法检测粒子之间的冲突来保证粒子的合法性,最后根据粒子的类型和位置计算粒子的物性并将粒子数据输出到文件。本文根据该设计方案结合MPI并行计算技术,实现了大规模粒子模拟并行前处理系统,并进行了一系列的测试证明了该系统的实用性和可靠性。; 郭卫卫郭力; 关键词：前处理 CSG

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中国科学院知识创新工程(KGCX2-YW-124)