百万兆级计算机上的高性能原位分子动力学：突破与应用

本文档探讨了在百万兆级计算机平台上实现高性能、基于任务的原位分子动力学模拟的最新进展。作者埃斯特尔·迪兰德在格勒诺布尔阿尔卑斯大学的研究中，开发了一种创新的方法，将经典分子动力学算法与高并行性能的百万兆级计算机系统相结合，旨在提升计算效率和科学研究的实时性。 "原位系统"是指在模拟过程中，计算任务直接在数据所在的位置进行处理，无需频繁的数据传输，这在大规模分子模拟中尤为重要，因为数据传输通常会成为性能瓶颈。迪兰德的研究旨在通过任务并行化和优化算法设计，实现在这种复杂硬件环境中对大规模分子系统的高效模拟，从而减少计算延迟，提高整体性能。 论文的评审过程显示出其技术深度和广泛认可，评审团由多位来自不同领域的专家组成，如InriaGrenobleRhône-Alpes的研究总监布鲁诺·拉芬、CEADAM研究员洛朗·科隆贝特、以及来自国内外知名大学和研究机构的学者，他们对这一技术进行了严格的评估。评审团成员的背景涵盖了计算机科学、核能研究、数值计算等多个领域，表明了这项工作具有跨学科的重要性。 论文于2018年11月6日进行了公开答辩，并在同年获得了格勒诺布尔阿尔卑斯大学的博士学位。迪兰德在论文中表达了对导师Laurent Colombet和Bruno Raffin的支持，以及对父亲的敬意，他在艰难时期的支持对她的学术旅程至关重要。 这项研究对于高性能计算和分子动力学模拟领域具有重要意义，它不仅展示了如何充分利用高性能计算资源，还可能对未来科研和工业应用中的分子模拟技术产生深远影响，例如在材料科学、药物设计、生物物理等领域。随着百万兆级计算机的广泛应用，这种基于任务的原位分子动力学方法有望推动科学发现的前沿进程。