多贝西小波密度泛函的并行计算及效率分析

发布时间：2017-10-05 18:54

  本文关键词：多贝西小波密度泛函的并行计算及效率分析

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【摘要】：多贝西小波密度泛函方法在材料、物理、化学以及纳米科学等诸多领域有着广泛的应用背景。以多贝西小波作为基函数,通过自洽迭代求解Kohn-Sham密度泛函方程的方法是电子结构计算的先进方法。该方法利用了小波的局域性,使得各种边界条件下的网格划分呈现出高精度。基于多贝西小波形式的电子结构计算程序Big DFT能够同时满足许多应用对精度和局域性的要求,并且还可以利用MPI、Open MP、CUDA和Open CL对模拟体系进行加速。随着计算机技术的发展,超级计算机的计算力不断增强,硬件架构也纷繁复杂。在这种情况下,如何结合物理背景计算问题并利用高性能计算平台的软硬件特点,使应用实现高效快速的、精准的完成电子结构高收敛性的数值模拟,是目前亟待解决的问题。本文主要针对Big DFT应用程序的并行计算方案进行研究,对影响并行效率的各因素进行了详细的理论分析,并在我校高性能计算平台上进行了不同规模的硅原子模型的数值模拟实验,最后分析比较实验结果,得出了最优的并行方案。本文的主要研究工作有;(1)调研了大量电子结构计算理论和高性能并行计算技术,阐述了电子结构计算理论知识和高性能计算相关的理论和技术,并分别阐述了两者的研究发展现状。(2)为了给Big DFT应用程序的并行效率优化提供一个合适的并行编译环境,对多种编译器及数学库进行了编译测试。并做了对比分析。(3)在进行数值模拟实验之前,全面且系统地掌握了高性能计算集群平台的部署、使用和维护的相关知识,其中包括对Linux系统的基本命令和常用工具的使用,以及集群调度软件LSF、高性能并行文件系统等集群软件的管理和维护。在此基础上,通过进一步修改模型编译安装脚本使之适用于当前的计算平台,并在其上完成了Big DFT程序的异构安装。(4)在数值模拟计算过程中,在保证模型计算的准确性的前提下,设计并实现了不同模型的并行计算方案,在结合并行任务运行情况和应用本身特征得出了一个类Big DFT型,即计算密集型应用的最佳并行方案:在计算资源有限及超算平台使用规则的条件下,每个节点的进程数接近节点核数的满载状态及进程数一致时并行效率为最佳状态且计算资源利用率高。
【关键词】：BigDFT 多贝西小波 并行效率
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O641.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 引言9-12
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.1.1 高性能计算集群系统研究现状10
• 1.1.2 电子结构计算中面临的问题10-11
• 1.2 论文的结构11-12
• 第二章 多贝西小波密度泛函方法的程序应用：Big DFT12-20
• 2.1 多贝西小波及其应用13-14
• 2.2 BigDFT代码概览14
• 2.3 BigDFT的并行化14-17
• 2.4 多贝西小波基和卷积17
• 2.5 核心方法17-20
• 2.5.1 动能算符17-18
• 2.5.2 局部势能应用18
• 2.5.3 BigDFT代码的操作18-20
• 第三章 并行计算基础20-27
• 3.1 并行计算基本概念20-21
• 3.2 并行编程语言：MPI、OpenMP、CUDA和OpenCL21-22
• 3.3 CPU与GPU22-24
• 3.4 并行算法（程序）性能的度量24-27
• 3.4.1 Amdahl法则与强扩展25
• 3.4.2 Gustafson定律与弱扩展25-27
• 第四章 HPC平台简介及BigDFT并行27-31
• 4.1 HPC平台简介27-29
• 4.1.1 硬件环境28-29
• 4.2 BigDFT的并行实现29-31
• 4.2.1 在刀片节点上的并行实现29
• 4.2.2 在CPU+GPU异构节点上的并行实现29-31
• 第五章 并行算例及效率分析31-46
• 5.1 二维边界模型：硅薄膜算例31-44
• 5.1.1 固定使用120核运行情况32-34
• 5.1.2 强扩展分析34-44
• 5.2 三维边界模型：金刚石算例44-46
• 第六章 总结与展望46-47
• 6.1 总结46
• 6.2 展望46-47
• 参考文献47-50
• 致谢50

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本文编号：978241