引用格式: 石静，李晓霞*，刘忠亮，刘文志，郭力，Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现, 计算机与应用化学, 2012, 29(5):517-522

标题：Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现

作者: 石静，李晓霞*，刘忠亮，刘文志，郭力，；中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室：高性能计算与化学信息学课题组

关键词: PME; 分子动力学模拟（MD）; GPU; CUDA; GMD;

摘要：分子动力学模拟（MD）是分子模拟的一类常用方法，为生物体系的模拟提供了重要途径。由于计算强度大，目前MD可模拟的时空尺度还不能满足真实物理过程的需要。作为CPU的加速设备，近年来，GPU为提高MD计算能力提供了新的可能。GPU编程难点主要在于如何将计算任务合理分解并映射到GPU端并合理选用存储器类型，细致地平衡数据传输和指令吞吐量以发挥GPU的最大计算性能。静电效应广泛存在于生物现象的各个方面，对其精确模拟是MD重要组成部分。Particle-Mesh-Ewald（PME）方法是公认的精确处理静电作用的算法之一。本文介绍在本实验室已建立的GPU加速的分子动力学模拟程序GMD的基础上，基于NVIDIA CUDA，采用GPU实现PME算法的策略，针对算法中组成静电作用的三个部分即实空间、傅里叶空间和能量修正项，分别采用不同的计算任务组织策略以提升整体性能。使用dhfr算例测试结果表明，实现PME的GMD程序，性能是2011年初发布的Gromacs 4.5.4版单核CPU的2.3倍，较之其基于OpenMM 2.0加速的GROMACS 4.5.4 GPU版本，获得约24%的提升。