ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ И РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В ЗАДАЧАХ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МОЛЕКУЛЯРНЫХ ЖИДКОСТЕЙ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО

摘要

Предложена эффективная стратегия молекулярного моделирования методом Монте-Карло, основанная на объединении двух ключевых подходов к распараллеливанию вычислений. Пространственная (доменная) декомпозиция обеспечивает высокую масштабируемость вычислительных алгоритмов посредством разбиения "большой задачи" на несколько одновременно разрешимых маленьких подзадач. Однако в рамках этого метода можно уменьшать размеры доменов лишь до определенного значения. Декомпозиция по частицам (разбиение программных циклов на порции), наоборот, очень эффективна для изучения объектов малого и среднего размера, но плохо масштабируется и с ростом размера модели быстро исчерпывает ресурсы оперативной памяти компьютера. Сочетание этих подходов позволяет "нейтрализовать" их ограничения и создать эффективные суперкомпьютерные программы для изучения молекулярных моделей, состоящих из сотен миллионов атомов.