使用GPU加速的直接流体动力学相互作用胶体悬浮液模拟
摘要：溶剂介导的胶体粒子之间的流体力学相互作用可以显著改变它们的动力学。我们讨论了在最新的图形处理器(GPUs)的计算统一设备架构(CUDA)中，将Stokesian动力学的实施用于流处理器的方法。通过这种方法，避免了显式溶剂粒子的模拟，并且可以在已有的高度加速的分子动力学模拟中轻松考虑到流体动力学相互作用。特别强调高效的内存访问和数值稳定性。该算法应用于四个悬浮粒子簇的周期性沉降。最后，我们研究了各种依赖于硬件缓存或共享内存的各种GPU算法的复杂度为$O(N^2)$的通用存储器访问模式的运行时性能。
作者：Michael Kopp and Felix H"ofling
论文ID：1205.6333
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2012-09-12