OpenMP分子动力学并行算法性能优化：三角形方法

"这篇论文是2012年由白明泽、程丽、豆育升和孙世新共同发表在《计算机应用》期刊上的，主要探讨了如何优化基于OpenMP的分子动力学并行算法，以提升在共享内存服务器上的计算效率。通过对Critical方法的性能分析，研究人员提出了一种优化的三角形方法，该方法通过固定线程计算的粒子数并采用阶梯状上升的策略，减少了线程在临界区的闲置时间，从而提高了加速比和并行效率。" OpenMP是一种广泛应用的并行编程模型，特别是在共享内存体系结构中，它允许程序员通过添加简单的编译器指令来实现并行化。分子动力学模拟是计算化学和物理学中常用的一种技术，用于研究大量粒子在时间和空间上的运动。这种模拟通常需要巨大的计算资源，因此并行计算是加速其运行的关键。 论文中提到的Critical方法是一种OpenMP的同步机制，用于处理多线程中的临界区问题，确保任何时候只有一个线程可以执行特定的代码段（临界区）。然而，Critical方法可能会导致线程竞争和等待，从而降低并行效率。 针对这个问题，作者提出了优化的三角形方法。在这个方法中，每个线程负责固定的粒子数量，并按照阶梯状的数量增长分配任务。这样，不同线程可以错开进入临界区的时间，减少它们在临界区的冲突，从而有效降低了闲置时间。通过这种方式，优化后的算法能显著提高程序的加速比，即在增加线程数量时，程序运行时间的下降速度。 关键概念包括： 1. OpenMP：一种并行编程接口，用于C、C++和Fortran等语言，支持共享内存多处理器系统。 2. 分子动力学：利用牛顿运动定律模拟大分子系统的运动。 3. 并行计算：同时使用多个处理器或计算资源执行任务，以提高计算效率。 4. 多核中央处理器：具有两个或更多核心的处理器，每个核心可以独立执行指令。 5. 临界区：多线程程序中，同一时刻只能有一个线程执行的代码区域。 6. 加速比：并行程序相对于单线程版本的运行时间改善程度。 7. 并行效率：实际加速比与理想加速比之比，衡量并行化效果。 通过以上分析，这篇论文提供了关于如何优化基于OpenMP的分子动力学模拟并行算法的实用策略，对于提升大规模计算任务的性能有重要指导意义。