Fysiska och tekniska praktiker inom mikroprocessordesign har resulterat i en platt tillväxt för traditionella enkärniga mikroprocessorer. Det akuta behovet av att fortsätta att öka prestandan för vetenskapliga tillämpningar kräver användning av många huvudprocessorer och acceleratorer som grafikprocessorer (GPU). I detta dokument diskuteras GPU-accelerationen av multinivåsammanfattningsmetoden för beräkning av elektrostatiska potentialer och krafter för ett system av laddade atomer, vilket är ett problem av största vikt i biomolekylära modellering applikationer. Vi presenterar och testar en ny GPU-algoritm för den långa delen av potentialerna som beräknar en cutoff pair potential mellan lattice punkter, i huvudsak convolving en fast 3D lattice av ''vikter' över alla sub-kuber av en mycket större lattice. Genomförandet utnyttjar de olika minnesdelsystemen som tillhandahålls på GPU för att strömma optimalt stora datamängder genom multiprocessorerna. Vi demonstrerar för hela multilevel summering beräkning hastigheter på upp till 26 med hjälp av en enda GPU och 46 med hjälp av flera GPU:er, vilket möjliggör beräkning av en högupplöst karta över den elektrostatiska potentialen för ett system på 1,5 miljoner atomer i under 12 s.
I REF, Hardy et al. använde en multinivåsammanfattningsmetod på GPU.
Multilevel summation of electrostatic potentials using graphics processing units q
{'venue': 'Parallel computing', 'journal': 'Parallel computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}