MPI+TBB并行：LAMMPS分子动力学模拟的多层并行算法研究

"基于MPI TBB的LAMMPS多层并行算法研究 .pdf" 本文主要探讨了在分子动力学模拟领域中，如何利用MPI（Message Passing Interface）和TBB（Threading Building Blocks）实现LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）程序的多层并行算法。LAMMPS是一种广泛使用的开源软件，专门用于模拟原子和分子系统的行为，包括蛋白质折叠、材料的形变等复杂过程。 文章指出，分子动力学并行算法的研究是提高计算效率的关键，尤其是在处理大规模系统时。MPI是分布式内存并行计算的标准，常用于集群环境中的节点间通信，而TBB是Intel开发的一种C++库，用于在共享内存系统中进行多线程编程，优化处理器核心的利用率。 作者温迪和段振华在LAMMPS中针对Lennard-Jones（LJ）势能函数进行了并行化优化。LJ势能函数是分子动力学中常用的一个模型，用于描述粒子间的相互作用。他们将LJ势能计算的两个主要部分——邻接表的构建和力的计算——通过TBB进行线程级并行化。邻接表构建是确定粒子之间的相互作用，而力的计算则涉及到每个粒子受到的力的计算，这两个步骤并行化可以显著提升计算速度。 实验结果显示，在单台四核机器上，使用TBB实现的线程并行化获得了3.7倍的加速比，显示出TBB在提升并行计算效率方面的优势。进一步的实验是在SMP（Symmetric Multi-Processing，对称多处理）集群平台上，利用MPI进行进程间通信，并结合TBB进行线程内并行，这种方法减少了通信开销，提高了并行执行的速度。 关键词：分子动力学模拟，SMP，LAMMPS，MPI，TBB 这项研究对理解和优化分子动力学模拟的并行性能具有重要意义，特别是在多核和分布式计算环境下，通过结合MPI和TBB，可以有效地提升LAMMPS的计算效率，这对于处理大规模分子系统和加速科学研究至关重要。同时，这一方法也为其他并行计算和高性能计算领域的研究提供了有价值的参考。