ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ НАНОТЕХНОЛОГИЙ
(Стр. 5-12)

Вычислительные нанотехнологии неотъемлемо связаны с использованием современных высокопроизводительных систем. С быстрым развитием аппаратного и программного обеспечения графических процессоров (GPU) их использование набирает популярность для задач, требовательных к вычислительной мощности. К числу таких задач относятся исследования в области наноматериалов, изучение и создание которых проводятся с использованием масс-спектрометров. Работа посвящена моделированию поведения ионов в ловушках масс-спектрометров на основе ионного циклотронного резонанса и преобразования Фурье. Решение задачи проводится на основе модели частиц в ячейке, которая применяется для прямого моделирования поведения ионов. Вычисления на графическом процессоре проводятся с использованием библиотек для GPU cuFFT и CULA. В работе показано, что использование GPU-ориентированных библиотек существенно упрощает разработку параллельных алгоритмов для графических процессоров и позволяет достичь хорошую производительность параллельных приложений. Решение задачи выполнено на суперкомпьютере «Ломоносов», установленном в МГУ имени М.В. Ломоносова. В работе показано, что различные стратегии распределения параллельных процессов по узлам многопроцессорной вычислительной системы могут существенно влиять на производительность всей программы из-за одновременного доступа нескольких процессов к графическим ускорителям. Полученные в работе результаты могут быть полезными для моделирования больших молекулярных структур, решения задач в области вычислительных нанотехнологий на современных высокопроизводительных параллельных вычислительных системах с использованием графических ускорителей

Попова Н.Н., Никишин Н.Г., (2014), ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ НАНОТЕХНОЛОГИЙ. Computational nanotechnology, 2 => 5-12.

Wilt N. The CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming. Addison-Wesle, 2013. P. 528
Parallel Computing: From Multicores and GPU’s to Petascale / Chapman B., Desprez F., Gerhard R., et al. IOS Press, 2010. Vol. 19. P. 739
Попов А.М. Вычислительные нанотехнологии: учебное пособие. М.: КНОРУС, 2014. 312 c.
Хокни Р., Иствуд Дж. Численное моделирование методом частиц: пер.с англ. М.: Мир, 1987. 640 с.
Nikolaev E. N. Heeren R. M. A. Popov A. M. Realistic modeling of ion cloud motion in a Fourier transform ion cyclotron resonance cell by use of a particle-in-cell approach // Rapid Communication in Mass Spectrometry. 2007. Vol. 21(22). P. 3527-3546.
Misharin A., Popov A. Parallel numerical code «parTfield» to simulate ion optical elements for any electrode geometry // Proc. 60th ASMS Conference on Mass Spectrometry and Allied Topics, Vancouver, Canada, May 20-24. 2012.
Самарский А. А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений. М.: Наука, 1978. 590 с.
Malony A.D., et al. Parallel Performance Measurement of Heterogeneous Parallel Systems with GPUs // International Conference on Parallel Processing. ICPP 2011, Taipei, Taiwan, September 13-16. 2011. P. 176-185.

высокопроизводительные вычисления, неоднородные вычислительные системы, нанотехнологии, масс-спектроскопия, Быстрое преобразование Фурье.