Parallel Discrete Molecular Dynamics Simulation With Speculation and In-Order Commitment.
Parallel Discrete Molecular Dynamics Simulation With Speculation and In-Order Commitment.
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DOI：
10.1016/j.jcp.2011.05.001
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发表时间：
2011-07-20
影响因子：
4.1
通讯作者：
Herbordt, Martin C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Khan, Md Ashfaquzzaman;Herbordt, Martin C.
离散分子动力学模拟（DMD）使用简化和离散模型，使模拟能够按事件而不是按时间步长推进。DMD是离散事件模拟的一个实例，因此很难扩展：即使在这个多核时代，所有报道的DMD代码都是串行的。在本文中，我们讨论了缩放DMD的固有困难，并提出了通过基于事件的分解来并行化DMD的方法。我们的方法受到微体系结构的启发：事件的推测处理暴露了并行性，而顺序提交确保了正确性。我们分析了这种并行化方法在共享内存多处理器中的潜力。实现可伸缩性需要对调度和同步方法进行大量试验，以减轻序列化。对于各种系统大小和复杂性，在8核处理器上实现的加速接近6倍，在12核处理器上实现的加速超过9倍。我们提出并验证了将实现的性能作为可用并发性和体系结构限制的函数来考虑的分析模型。
Discrete molecular dynamics simulation (DMD) uses simplified and discretized models enabling simulations to advance by event rather than by timestep. DMD is an instance of discrete event simulation and so is difficult to scale: even in this multi-core era, all reported DMD codes are serial. In this paper we discuss the inherent difficulties of scaling DMD and present our method of parallelizing DMD through event-based decomposition. Our method is microarchitecture inspired: speculative processing of events exposes parallelism, while in-order commitment ensures correctness. We analyze the potential of this parallelization method for shared-memory multiprocessors. Achieving scalability required extensive experimentation with scheduling and synchronization methods to mitigate serialization. The speed-up achieved for a variety of system sizes and complexities is nearly 6× on an 8-core and over 9× on a 12-core processor. We present and verify analytical models that account for the achieved performance as a function of available concurrency and architectural limitations.
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