基于MPI-TBB的LAMMPS并行算法研究的开题报告.docx

基于MPI-TBB的LAMMPS并行算法研究的开题报告一、选题背景及意义分子动力学（MolecularDynamics,MD）是一种非常重要的计算物理学方法，它能够模拟物质间的粒子间相互作用，以及它们的动量和位移变化。LAMMPS（Large-scaleAtomic/MolecularMassivelyParallelSimulator）是MD领域广泛使用的计算软件，它支持非常多的粒子间相互作用模型，可以用于研究各种材料的动力学性质。在分子动力学模拟中，对于大规模计算系统，要想提高模拟效率和准确性，必须将模拟并行化，常用的方法包括共享内存和分布式内存并行。MPI-TBB是一种基于消息传递接口（MPI）和线程构建块（TBB）的并行编程模型，能够充分利用多核处理器的优势，提高并行化效率。将MPI-TBB应用于LAMMPS并行化中，将能够大大提高LAMMPS的计算速度和可扩展性。因此，本课题旨在研究基于MPI-TBB的LAMMPS并行算法，探究其在大规模计算中的应用，并在此基础上提出优化策略，以提高LAMMPS计算效率和可扩展性。二、研究内容和目标本课题研究内容主要包括以下几个方面：1.MPI-TBB并行编程模型的介绍：包括MPI和TBB的基本概念和原理，以及如何将它们结合起来构建MPI-TBB模型。2.LAMMPS的并行算法：包括LAMMPS的并行域分解算法、并行通讯算法和并行计算操作等。3.MPI-TBB在LAMMPS并行化中的应用：将MPI-TBB并行编程模型应用于LAMMPS并行化中，以提高其计算效率和可扩展性。4.优化策略的研究：在MPI-TBB并行模型的基础上，研究LAMMPS的计算瓶颈问题，提出优化策略以提高计算效率和可扩展性。本课题的主要目标是：1.研究MPI-TBB并行编程模型的特点和应用方法，理解MPI-TBB与LAMMPS的配合方式和优化策略。2.实现基于MPI-TBB的LAMMPS并行化程序，并进行性能测试和优化。3.提出一些优化策略，如异步通讯、负载均衡等，以提高LAMMPS的计算效率和可扩展性。三、研究方法和技术路线1.理论研究：对MPI和TBB的原理和基本概念进行深入学习和理解，并结合LAMMPS的并行算法进行理论研究和分析，为编写程序提供理论基础。2.并行编程：使用C++编写基于MPI-TBB的LAMMPS并行程序，实现数据的并行计算和通讯操作。3.性能测试：对程序进行性能测试和评估，包括运行时间、计算速度、加速比和可扩展性等指标的测试和分析。4.优化策略：对程序进行深入分析，找出运算瓶颈，并提出相应的优化策略，如异步通讯、负载均衡等。技术路线如下：（1）学习MPI和TBB的基本概念和原理，掌握MPI-TBB模型的编程方法。（2）学习LAMMPS的并行算法，理解LAMMPS的数据并行化和通讯操作等。（3）编写基于MPI-TBB的LAMMPS并行程序，进行性能测试和评估。（4）分析程序的运算瓶颈，提出优化策略，实现程序的优化和测试。（5）总结经验和成果，撰写毕业论文。四、期望结果和创新点1.成功实现基于MPI-TBB的LAMMPS并行计算程序，对比LAMMPS串行程序和MPI并行程序的性能表现，并给出优化策略。2.在MPI并行模型的基础上，探究MPI-TBB模型的计算效率和可扩展性，并提高LAMMPS并行模型的效率和准确性。3.在分子动力学的领域中，提供一个基于MPI-TBB并行模型的新创方法，为计算材料的动态性能提供新的解决思路。4.基于研究成果，提出优化策略，为分子动力学模拟的其他研究提供借鉴和启示。