Разделы:

Курс по выбору
«Суперкомпьютерные технологии в атомистическом моделировании»

к.ф.-м.н., доцент Морозов Игорь Владимирович

Сдача практических заданий и зачетов по курсу будет проходить 13 и 20 декабря (18:30, ауд. 801 КПМ). Для получения зачета необходимо после 15 декабря получить отрывной лист в к. 413 АК и поставить на нем печать в к. 608 КПМ. Список практических заданий и вопросов к зачету находится здесь.

Слайды лекций и другие материлы по курсу доступны здесь.

В осеннем семестре 2016г. занятия будут проходить по вторникам в 18:30 в ауд. 801 КПМ. Первое занятие 13 сентября.

Программа курса в формате MS Word

Введение (2 часа)

Зачем нужны суперкомпьютеры? Физические задачи, требующие больших вычислений. Обзор высокопроизводительных систем в России и за рубежом. Обсуждение последних редакций рейтингов Top -500 и Top -50. Качественный переход от последовательных к массивно-параллельным архитектурам и алгоритмам. Путь к ExaFlop/s: вызовы и возможности. Обзор специализированных вычислительных устройств: графические ускорители, ПЛИС. Методы классической молекулярной динамики (МД) и Монте-Карло (МК): история, область применения, преимущества и недостатки. Положение методов МД и МК среди других вычислительных методов, многомасштабный подход. Примеры актуальных задач физики конденсированого вещества и неидеальной плазмы с демонстрацией результатов МД моделирования.

Параллельные алгоритмы для систем с общей памятью (4 часа)

Классификация вычислительных систем. Реализация многозадачности в современных ОС. Процессы и потоки. Создание многопоточных приложений. Объекты синхронизации потоков: критическая секция, взаимное исключение, семафор, событие. Тупики (deadlocks). Проблемы недостаточной и избыточной синхронизации. Распараллеливание с использованием OpenMP, OpenCL и других технологий. Параллелизм по задачам и по данным. Методы распараллеливания циклов. Отладка параллельных приложений. 

Параллельные алгоритмы для систем с распределенной памятью (4 часа)

Кластеры типа Beowulf. Особенности параллельных алгоритмов на основе передачи сообщений. Стандарт MPI, компиляция и запуск программ с использованием пакетов MPICH, LAM MPI, OpenMP . Основные функции стандартов MPI-1 и MPI-2. Оптимизация обмена сообщениями между процессами. Односторонние коммуникации в библиотеках MPI и SHMEM . Примеры алгоритмов. Отладка MPI-приложений.

Теоретические основы параллельных алгоритмов (2 часа)

Теория функциональных устройств. Понятия загруженности, производительности и ускорения. Эффективность распараллеливания, законы Амдала. Информационная зависимость операций, графы исполнения. Параллельная форма алгоритма.

Использование графических ускорителей (GPU) (4 часа)

Применение GPU для вычислений, не связанных с обработкой графических изображений. Архитектура GPU, выпускаемых ведущими производителями. Ключевое значение параллелизма по данным. Организация памяти и избежание задержек, связанных с обращением к памяти. Средства разработки программ для GPU. Кластеры на основе гибридных систем, включающих GPU. Примеры программ.

Введение в Grid - и Cloud - технологии (4 часа)

Метакомпьютинг. Понятие Grid. Виртуализация ресурсов. Основные требования к распределенным системам. Обзор современных технологий (GLOBUS, UNICORE и др.) и развитых Grid-сегментов (EGEE, NorduGrid, DEISA, российские Grid-сегменты). Иерархия сервисов Grid. Развитие пакета Globus и предоставляемые им базовые сервисы. Безопасность и аутентификация. Диспетчеризация заданий на Grid (resource brokers). Облачные технологии ( Cloud computing ) и их применение для научных расчетов. 

Основы метода молекулярной динамики (2 часа)

Решение уравнений движения частиц. Ошибки интегрирования и ошибки округления. Точность сохранения энергии в МД системе. Выбор оптимального шага по времени. Начальные и граничные условия при интегрировании уравнений движения. Метод ближайшего образа. Применение термостатов и баростатов.

Модели взаимодействия частиц (4 часа)

Иерархия потенциалов взаимодействия для различной степени детализации моделируемой системы. Модели взаимодействия нейтральных атомов и молекул: потенциалы Леннарда-Джонса, Бэкингема, Ми, Морзе. Моделирование макромолекул и полимеров. Многочастичные потенциалы для металлов, полупроводников и диэлектриков. Взаимодействие электронов и ионов, моделирование неидеальной плазмы.

Оптимизация и распараллеливание расчета взаимодействия частиц (2 часа)

Списки Верле. Связанные списки частиц в ячейках. Параллельные алгоритмы: декомпозиция по частицам и по пространству. Эффективность распараллеливания. Оптимизация для дальнодействующих потенциалов. Схема Эвальда. Алгоритм TreeMD для кулоновского взаимодействия.

Метод Монте-Карло для моделирования систем многих частиц (2 часа)

История и обоснование метода. Алгоритм Метрополиса. Выбор амплитуды случайных источников. Примеры расчетов. Оптимизация алгоритма, Smart Monte - Carlo . Расчет термодинамических параметров и корреляционных функций. Бинарная корреляционная функция.

Стохастические свойства динамических систем, моделирование релаксационных процессов (2 часа)

Экспоненциальная расходимость траекторий в динамических системах. Показатель Ляпунова. Время динамической памяти. Влияние точности численной схемы на перемешивание траекторий. Статистический характер результатов МД и МК моделирования. Создание ансамбля начальных состояний для моделирования релаксационных процессов. Метастабильные состояния и фазовые переходы. Статистические методы исследования метастабильных систем. Возможности распараллеливания.

Комбинированные методы, основанные на МД. (2 часа)

Метод частиц в ячейке (Particle-in-cell). Учет квантово-механических эффектов взаимодействия частиц. Квантовая молекулярная динамика. Алгоритмы, основанные, на методе функционала плотности. Молекулярная динамика с волновыми пакетами. Обзор современных пакетов МД моделирования.

Параллельные вычисления:

1. Карпов В.Е., Лобанов А.И. Численные методы, алгоритмы и программы. Введение в распараллеливание. М.: Физматкнига, 2014. - 196 с.
2. Антонов, А. С. Технологии параллельного программирования MPI и OpenMP. М. Изд-во Моск. ун-та, 2012. - 339 с.
3. Левин, М. П. Параллельное программирование с использованием OpenMP. М. Интернет-Университет Информационных Технологий, 2012. - 118 с.
4. Карпов В.Е., Коньков К.А. Основы операционных систем. М.: Интуит, 2004. - 632 c.
5. Butenhof D.R. Programming with POSIX Threads. Addison-Wesley, 1997. - 398p.
6. Лупин С.А., Посыпкин М.А. Технологии параллельного программирования. ФОРУМ, 2013. - 205 с.
7. Демьянович, Ю. К. Параллельные алгоритмы. Разработка и реализация. М. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. - 343 с.
8. Гергель, В. П. Современные языки и технологии параллельного программирования. М. Изд-во Моск. ун-та, 2012. - 406 с.
9. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. М.: БХВ-Санкт-Петербург, 2004. - 608 с.
10. Боресков, А. В. Параллельные вычисления на GPU. М. Изд-во Моск. ун-та, 2012. – 333 с.
11. Котляров И.Д. Сети Грид // Прикладная информатика №1 (13) 2008.
12. Forster I., Kesselman C. (eds). The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure. San Francisco: Morgan Kaufman, 1999.
13. Сайт Лаборатории параллельных информационных технологий НИВЦ МГУ http://parallel.ru
14. Официальная документация и учебные пособия по OpenMP: http://www.openmp.org, http://www.llnl.gov/computing/tutorials/openMP
15. Официальная документация по стандартам MPI: http://www.mcs.anl.gov/mpi
16. Евсеев И. (ИВВиБД), MPI для начинающих
17. Официальный сайт NVIDIA CUDA http://www.nvidia.ru/object/cuda_home_new_ru.html
18. Запуск задач на кластере с использованием системы очередей

Атомистическое моделирование:

1. Allen M.P., Tildesley D.J. Computer Simulation of Liquids. Oxford : Clarendon Press, 1989. [djvu, 4Mb]
2. Frenkel D., Smit B. Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications. San Diego: Academic Press, 2002. [djvu, 5Mb]
3. Кривцов А.М., Кривцова Н.В., Метод частиц и его использование в механике деформируемого твердого тела. Дальневосточный математический журнал ДВО РАН, 2002, Т. 3, N 2, с. 254-276. [pdf, 349Kb]
4. Rahman A. Correlations in the Motion fo Atoms in Liquid Argon. Phys. Rev., v. 136, pp. A405-411, 1964. [pdf, 1.1Mb]
5. Verlet L. Computer "Experiments" on Classical Fluids. Phys. Rev., v. 159, pp. 98-103, 1967 [pdf, 1.2Mb]; v. 165, pp. 201-214, 1968 [pdf, 2.2Mb]; Phys. Rev A., v. 2, pp. 2514-2528, 1970 [pdf, 2.3Mb]; v. 7, pp. 1690-1700, 1973 [pdf, 1.7Mb].
6. Sutmann G., Classical molecular dynamics. In: Quantum Simulations of Complex Many-Body Systems: From Theory to Algorithms (eds. J. Grotendorst, et al), Julich: NIC, Vol. 10, pp. 211-254, 2002. [pdf, 525Kb]
7. Gibbon P., Sutmann G. Long-Range Interactions in Many-Particle Simulation. In: Quantum Simulations of Complex Many-Body Systems: From Theory to Algorithms (eds. J. Grotendorst, et al), Julich: NIC, Vol. 10, pp. 467-506, 2002. [pdf, 437Kb]
8. J.K. Johnson, J.A. Zollweg, K.E. Gubbins, The Lennard-Jones equation of state revisited // Molecular Physics, 1993, Vol. 78, No. 3, pp. 591-618 [pdf, 1.4Mb].
9. S. Erkoc, Empirical many-body potential energy functions used in computer simulations of condensed mater properties. Physics Reports., v. 278, pp. 79-105, 1997. [pdf, 1.58Mb]
10. J. Tersoff, New Empirical Model for the Structural Properties of Silicon. Phys. Rev. Lett., 1986, v. 56, p. 632. [pdf, 1.04Mb]
11. Хокни Р., Иствуд Дж. Численное моделирование методом частиц. М.: Мир, 1987.
12. Бэдсел Ч., Ленгдон А. Физика плазмы и численное моделирование. М.: Энергоатомиздат, 1989.
13. Kuksin A.Yu., Morozov I.V., Norman  G.E., Stegailov V.V., Valuev I.A. Standards for Molecular Dynamics Modelling and Simulation of Relaxation. Molecular Simulation, 2005, v.  31 , № 14 –15, pp. 1005-1017. [pdf, 1.1Mb]
14. J. A. Anderson, C. D. Lorenz, A. Travesset. General purpose molecular dynamics simulations fully implemented on graphics processing units. Journal of Computational Physics. 2008. 227 [pdf, 249Kb]
15. Официальная страница проекта LAMMPS: http://lammps.sandia.gov

Наверх