GPU加速的大分子体系分子动力学方法——实现与应用

来源 :中国科学院研究生院 中国科学院大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liangxianke
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在许多领域,分子动力学模拟(Molecular Dynamics Simulation)已经与实验一样成为重要的研究方法,并处于快速发展过程中。但分子动力学模拟计算量大、计算时间长、计算体系小等特点制约了其功能的发挥。本论文建立了基于CPU-GPU(中央处理器-图形处理器)多级耦合并行计算的大分子分子动力学模拟方法和软件,并以此研究了聚乙烯结晶、蛋白质折叠、病毒结构变化等大分子自组织行为。同时,从大分子分子动力学模拟中抽象了更通用的离散粒子问近程可叠加作用方式,并以离散元方法(Discrete Element Method)为实例,建立并优化了其共性算法,从而实现了工业尺度滚筒巾颗粒流的准实时模拟。   论文首先提出了基于CPU-GPU耦合平台的聚合物体系分子动力学模拟方法,并开发了相应的软件(GPUMD)。以聚乙烯为研究对象,在单个NVIDIAC2050GPU中运行的速度分别达到了通用高效CPU软件(3ROMACS-4.0.5在Intel XeonE5430 2.66 GHz CPU单核和8核上的39倍和9倍。应用GPU_MD模拟了聚乙烯体系结晶过程,得到了合理的结晶现象与结晶过程的物理性质,验证了GPUMD的合理性。   在聚合物体系分子动力学模拟方法的基础上,提出了计算生物分子所需的CPU-GPU耦合算法,包括计算静电作用的PME算法(ParticleMeshEwald)、约束算法SETTLE(Analvtical Version of the SHAKE and RATTLE)和LINCS(Linear Constraint Solver)、虚拟作用点算法(Virtual Interacting Site),完成了生物体系模拟的分子动力学程序。对比CPU上的GROMACS-4.5.5,在一块C2050GPU卡中的计算速度达到了Intel Xeon E5520 2.27GHzCPU单核的8.03倍和8核并行的1.12倍。   应用此GPU分子动力学模拟程序,以及热力学与动力学相结合的多尺度模拟方法研究了蛋白质折叠的机理。首先通过热力学目标函数搜索蛋白质典型构象,然后通过动力学模拟典型构象的局部演化。以RN24蛋白质为例,发现了三种动力学稳定的构象,构象间的转变易于被动能的涨落触发,动能涨落主要由静电作用引起。然而,样本数最多的结构并非热力学搜索得到的自由能最低的结构,由此提出了应存在其他机制与自由能一起协同作用影响RN24的折叠过程的设想,即认为蛋白质折叠这一复杂过程是由两种以上机制共同驱动的。   论文还实现了多GPU并行分子动力学模拟方法,根据模拟体系规模,提出了两种重新构建成键作用列表的方法:设定方法和搜索方法。其性能高达相同进程数的GROMACS-4.5.5在CPU的32.6倍。应用该程序,尝试了H1N1病毒的全原子模拟,研宄其在水溶液中的结构变化。该模拟含约3亿个原子,是迄今为止生物分子体系中全原子模拟的最大规模,为从微观层次了解流感病毒的生物行为提供了有力工具。   在以上工作的基础上,从大分子分子动力学模拟方法中,抽象了离散粒子间更通用的近程可叠加作用方式,建立了一维并行分割方法下,计算与通信重叠的异步并行计算模式,进一步提高了多GPU并行模拟的效率。并以相对简单的离散元方法为例,实现了计算速度为实际演化速度9.37%的工业尺度滚筒中颗粒流的准实时模拟。   论文最后总结了所获得的主要成果,展望了所建立的分子动力学计算方法在模拟自组织行为和离散粒子体系中的应用。同时对计算程序与可视化模块、控制模块的耦合,以及由此实现基于离散模拟的虚拟过程作了初步探讨。
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