光化学反应分子动力学模拟中并行算法的研究的中期报告.docx

光化学反应分子动力学模拟中并行算法的研究的中期报告 本中期报告主要介绍光化学反应分子动力学模拟中并行算法的研究进展情况。 首先，我们针对光化学反应分子动力学模拟中的计算瓶颈进行了深入的分析。发现在计算过程中，主要的瓶颈来自于大量的粒子之间相互作用力的计算和长时间的相互作用力积累造成的噪声。因此，为了加速计算，我们提出了一种并行算法，即采用GPU（图形处理器）实现对相互作用力的计算，并对噪声使用滑动平均的方式进行平滑。 接着，我们对该并行算法在不同粒子数和不同并行数下的性能进行了测试。结果显示，在粒子数较小的情况下，该并行算法具有良好的加速比和扩展性；在粒子数较大时，由于计算中GPU的内存限制，性能会逐渐下降。同时，我们也发现，在合适的并行数下，该并行算法具有最优的性能表现。 最后，我们对未来的工作进行了展望。一方面，我们将继续探索更加优化的并行算法，在提高计算性能的同时，维持较高的精度和可靠性；另一方面，我们还将研究如何利用深度学习等现代技术，更好地运用并行计算来模拟光化学反应过程。 总之，本研究为光化学反应分子动力学模拟中的计算瓶颈提供了一种有效的并行算法，在加速计算的同时不损失精度和可靠性，对于推进光化学反应分子动力学模拟领域的研究具有重要的意义。