[发明专利]分子动力学计算的实现方法和装置在审
申请号: | 201110403579.2 | 申请日: | 2011-12-06 |
公开(公告)号: | CN103150463A | 公开(公告)日: | 2013-06-12 |
发明(设计)人: | 何牧君;何沧平;马少杰;陈伟;占杰;李斌;吴宏文;顾小宝;曹征 | 申请(专利权)人: | 曙光信息产业股份有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京德恒律师事务所 11306 | 代理人: | 陆鑫;房岭梅 |
地址: | 300384 天津市西青区华*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分子 动力学 计算 实现 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及计算机领域,并且特别地,涉及一种分子动力学计算的实现方法和装置。
背景技术
目前,分子动力学(简称为MD)计算需求非常巨大,在TOP500排行中的高性能计算机很多都从事分子动力学相关的计算。分子动力学模拟计算可以解决生物、物理、化学等基础学科在理论研究时所遇到的各种问题,可以代替传统的实验方法,使研究人员更加高效、准确的了解研究对象的本质信息。随着计算复杂性的不断提高,人们寻找了很多可以提升计算性能的方法,其中就包括采用各种加速器进行加速的方法。
在目前的分子动力学应用系统中,有的系统运算速度不够快,有的系统可操作性较差,因此,目前所提供的分子动力学计算方案并不够完善,但是,对此,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中分子动力学计算方案不够完善的问题,本发明提出一种分子动力学计算的实现方法和装置,能够方便用户的操作,并且提高计算的速度。
本发明的技术方案是这样实现的:
根据本发明的一个方面,提供了一种分子动力学计算的实现方法。
该方法包括:接收用户通过图形化界面输入的计算任务;将计算任务中需要计算的数据分配给图形处理器GPU和中央处理器CPU;GPU和CPU根据分子动力学的计算方法,对各自分配到的需要计算的数据进行分子动力学计算。
并且,将需要计算的数据分配给GPU和CPU包括:根据GPU和CPU的处理能力,对GPU和CPU分别分配需要处理的数据。
并且,将需要计算的数据分配给GPU和CPU包括:
将需要计算的数据分批次分配给GPU和CPU。
该方法可进一步包括:在GPU和CPU进行分子动力学计算的过程中,根据GPU和CPU的处理能力的变化情况,动态调整每批次对GPU和CPU分配的需要计算的数据量。
并且,在首次分配需要计算的数据给GPU和CPU的情况下,该方法进一步包括:通过应用程序编程接口API获取GPU的标称处理能力。
此外,CPU的数量为至少一个;GPU的数量为至少一个。
根据本发明的另一方面,提供了一种分子动力学计算的实现装置。
该装置包括:至少一个CPU;至少一个GPU;界面提供模块,用于提供图形化界面,并接收用户通过图形化界面输入的计算任务;分配模块,用于将计算任务中需要计算的数据分配给GPU和CPU;并且,GPU和CPU用于根据分子动力学的计算方法,对各自分配到的需要计算的数据进行分子动力学计算。
并且,分配模块进一步用于根据GPU和CPU的处理能力,对GPU和CPU分别分配需要处理的数据。
并且,分配模块进一步用于将需要计算的数据分批次分配给GPU和CPU。
进一步地,分配模块进一步用于在GPU和CPU进行分子动力学计算的过程中,根据GPU和CPU的处理能力的变化情况,动态调整每批次对GPU和CPU分配的需要计算的数据量。
本发明通过提供可视化界面方便用户输入任务,并将分配的任务交由CPU和GPU共同完成,实现了计算系统的异构,并且能够有效提高计算的速度,使分子动力学的计算方案得到有效完善。
附图说明
图1是根据本发明实施例的分子动力学计算的实现方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的分子动力学计算的实现装置的框图。
具体实施方式
根据本发明的实施例,提供了一种分子动力学计算的实现方法。
如图1所示,根据本发明实施例的分子动力学计算的实现方法包括:
步骤S101,接收用户通过图形化界面输入的计算任务;
步骤S103,将计算任务中需要计算的数据分配给图形处理器(Graphic Processing Unit,简称为GPU)和中央处理器(简称为CPU);
步骤S105,GPU和CPU根据分子动力学的计算方法,对各自分配到的需要计算的数据进行分子动力学计算。
其中,在将需要计算的数据分配给GPU和CPU时,可以根据GPU和CPU的处理能力,对GPU和CPU分别分配需要处理的数据。由于分子动力学计算中通常需要计算的数据量较大,因此可以将需要计算的数据分批次分配给GPU和CPU。
优选地,由于处理器在运行过程中,其性能会出现一定的波动,因此,在GPU和CPU进行分子动力学计算的过程中,可以根据GPU和CPU的处理能力的变化情况,动态调整每批次对GPU和CPU分配的需要计算的数据量。这样就能够保证在各个时间都对GPU和CPU分配合理的任务量。
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