基于键涨落模型数值模拟的并行优化
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| 内容提要 | 第15页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第21-30页 |
| 内容提要 | 第21页 |
| 2.1 并行计算技术 | 第21-25页 |
| 2.1.1 并行计算机体系结构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 并行编程技术分析 | 第22-23页 |
| 2.1.3 可扩展并行计算分析 | 第23-25页 |
| 2.2 高分子键涨落运动模型 | 第25-27页 |
| 2.2.1 蒙特卡洛抽样的可并行性 | 第25-26页 |
| 2.2.2 键涨-落运动的可并行性 | 第26-27页 |
| 2.3 并行计算调优工具 | 第27-30页 |
| 2.3.1 Understand | 第27-28页 |
| 2.3.2 IPM | 第28-29页 |
| 2.3.3 VTune | 第29-30页 |
| 第3章 高分子表面吸附并行设计与实现 | 第30-37页 |
| 内容提要 | 第30页 |
| 3.1 高分子表面吸附的并行策略 | 第30-31页 |
| 3.2 高分子表面吸附的并行算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 数据结构 | 第31页 |
| 3.2.2 并行蒙特卡洛抽样算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 高分子链分段运动算法 | 第32-33页 |
| 3.2.4 复杂性分析 | 第33页 |
| 3.3 高分子表面吸附的并行实现 | 第33-37页 |
| 3.3.1 基于MPI的并行框架 | 第33-34页 |
| 3.3.2 MPI任务划分并行 | 第34-35页 |
| 3.3.3 OpenMP模块内并行 | 第35-37页 |
| 第4章 高分子表面吸附OpenMP优化 | 第37-50页 |
| 内容提要 | 第37页 |
| 4.1 OpenMP优化策略研究 | 第37-38页 |
| 4.1.1 调优的关键步骤 | 第37页 |
| 4.1.2 调优解决的问题 | 第37-38页 |
| 4.2 OpenMP优化方案设计 | 第38-50页 |
| 4.2.1 并行区域优化 | 第38-42页 |
| 4.2.2 均衡负载优化 | 第42-45页 |
| 4.2.3 Cache访问优化 | 第45-48页 |
| 4.2.4 内存使用优化 | 第48-50页 |
| 第5章 系统测试 | 第50-61页 |
| 5.1 测试系统环境介绍 | 第50-52页 |
| 5.1.1 高性能机群 | 第50-51页 |
| 5.1.2 刀片节点 | 第51-52页 |
| 5.2 系统基准测试和分析 | 第52-54页 |
| 5.2.1 热点定位 | 第52-53页 |
| 5.2.2 关键路径 | 第53-54页 |
| 5.3 并行优化测试和分析 | 第54-61页 |
| 5.3.1 MPI并行性能测试 | 第55-57页 |
| 5.3.2 OpenMP并行性能测试 | 第57页 |
| 5.3.3 均衡负载优化性能测试 | 第57-58页 |
| 5.3.4 Cache访问优化性能测试 | 第58-59页 |
| 5.3.5 内存使用优化性能测试 | 第59页 |
| 5.3.6 综合优化性能测试 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 内容提要 | 第61页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 引文出处及参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间参加的项目 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |
