| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-23页 |
| 1.2.1 分子动力学模拟 | 第19-20页 |
| 1.2.2 分子动力学模拟平台 | 第20-22页 |
| 1.2.3 金属凝固的分子动力学模拟研究 | 第22-23页 |
| 1.3 面临的挑战 | 第23-24页 |
| 1.4 研究内容 | 第24-26页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 基于CPU集群的分子动力学并行算法研究 | 第28-44页 |
| 2.1 引言 | 第28-30页 |
| 2.2 分子动力学模拟 | 第30-32页 |
| 2.2.1 原子分解法 | 第31页 |
| 2.2.2 Verlet算法 | 第31-32页 |
| 2.3 并行编程模型 | 第32-33页 |
| 2.3.1 PVM | 第32页 |
| 2.3.2 MPI+OpenMP | 第32-33页 |
| 2.4 分子动力学并行算法分析 | 第33-35页 |
| 2.4.1 分子动力学模拟在CPU集群结构中的并行实现 | 第33页 |
| 2.4.2 基于CPU集群结构的并行算法 | 第33-35页 |
| 2.5 模拟实验与分析 | 第35-40页 |
| 2.5.1 实验结果 | 第36-37页 |
| 2.5.2 性能分析 | 第37-40页 |
| 2.6 物理实验与分析 | 第40-43页 |
| 2.6.1 性能分析 | 第41-43页 |
| 2.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于异构系统的分子动力学并行算法研究 | 第44-64页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 分子动力学模拟 | 第45-48页 |
| 3.2.1 区域分解法 | 第45-46页 |
| 3.2.2 蛙跳算法 | 第46页 |
| 3.2.3 CUDA编程模型 | 第46-48页 |
| 3.3 混合CPU-GPU结构 | 第48-51页 |
| 3.4 分子动力学并行算法分析 | 第51-57页 |
| 3.4.1 分子动力学模拟在CPU-GPU结构中的并行实现 | 第52-54页 |
| 3.4.2 基于混合CPU-GPU结构的并行算法 | 第54-57页 |
| 3.5 实验测试与分析 | 第57-62页 |
| 3.5.1 性能分析 | 第59-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于异构系统的分子动力学负载均衡研究 | 第64-83页 |
| 4.1 引言 | 第64-65页 |
| 4.2 分子动力学模拟的负载均衡策略 | 第65-71页 |
| 4.2.1 分子动力学模拟算法分析 | 第66页 |
| 4.2.2 负载均衡模型 | 第66-69页 |
| 4.2.3 遗传算法和粒子群算法 | 第69-71页 |
| 4.3 基于异构系统的混合粒子群算法 | 第71-74页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第71-73页 |
| 4.3.2 算法执行 | 第73页 |
| 4.3.3 时间复杂度分析 | 第73-74页 |
| 4.4 实验测试与分析 | 第74-81页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第75-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 基于异构系统的分子动力学多体势并行研究 | 第83-104页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 多势理论模型 | 第84-87页 |
| 5.2.1 EAM势 | 第84-86页 |
| 5.2.2 F-S势 | 第86-87页 |
| 5.3 基于多势的分子动力学模拟计算并行算法分析与实现 | 第87-94页 |
| 5.3.1 GPU加速器程序模型 | 第87-88页 |
| 5.3.2 QSC势函数分析 | 第88-91页 |
| 5.3.3 基于QSC势的分子动力学模拟算法分析与实现 | 第91-94页 |
| 5.4 实验测试与分析 | 第94-102页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第95-98页 |
| 5.4.2 性能分析 | 第98-102页 |
| 5.5 本章小结 | 第102-104页 |
| 结论 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第115-116页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目及申请的专利 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
