Суперкомпьютерное атомистическое моделирование

Магистратура 2020/2021

Статус: Курс обязательный (Математические методы моделирования и компьютерные технологии)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент прикладной математики

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Быстрый Роман Григорьевич

Прогр. обучения: Математические методы моделирования и компьютерные технологии

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 84

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целями освоения дисциплины является ознакомление студентов с методами атомистического моделирования в физике, химии и биологии, а также получение навыка использования современных суперкомпьютеров для проведения численных экспериментов с применением указанных методов.

Цель освоения дисциплины

ознакомление студентов с методами атомистического моделирования в физике, химии и биологии
получение навыка использования современных суперкомпьютеров для проведения численных экспериментов с применением указанных методов

Планируемые результаты обучения

постановки численного эксперимента с использованием методов атомистического моделирования для прикладных и фундаментальных исследований в естественных науках
создания программ молекулярно-динамического моделирования, а также использования готовых пакетов программ
работы на суперкомпьютерных вычислительных системах в качестве пользователя
разработки параллельных программ для систем с общей и распределенной памятью

Содержание учебной дисциплины

Методы атомистического моделирования в физике.
История и направление развития методов атомистического моделирования. Примеры применения методов молекулярной динамики для задач физики плазмы и конденсированного вещества. Многомасштабная модель. Сферы применения суперкомпьютеров, необходимость их применения в задачах атомистического моделирования. Обзор высокопроизводительных систем в России и за рубежом. Обсуждение последних редакций рейтингов Top-500 и Top-50. Основы метода молекулярной динамики. Потенциал Леннарда-Джонса. Решение уравнений движения частиц. Ошибки интегрирования и ошибки округления. Точность сохранения энергии в МД системе. Выбор оптимального шага по времени. Граничные условия при интегрировании уравнений движенияв методе молекулярной динамики. Метод ближайшего образа. Структура программ МД моделирования, простейшая программа для Леннард-Джонсоновского потенциала. Начальные условия, способы расстановки частиц. Применение термостатов Берендсена и Нозе-Хувера. Расчет давления и использование баростатов. Метод Монте-Карло для моделирования систем многих частиц. История и обоснование метода. Алгоритм Метрополиса. Выбор амплитуды случайных источников. Расчет корреляционных функций и равновесных функций распределения. Стохастические свойства динамических систем. Моделирование неравновесных процессов. Иерархия потенциалов взаимодействия частиц для различной степени детализации моделируемой системы. Модели взаимодействия нейтральных атомов и молекул, силовые поля для биологических систем, многочастичные потенциалы для металлов.
Многоядерные процессоры. Параллельное программирование для систем с общей памятью.
Качественный переход от последовательных к массивно-параллельным архитектурам и алгоритмам. Классификация вычислительных систем. Внутренний параллелизм современных процессоров, скалярная и суперскалярная архитекутры, конвейер команд. Многоядерные процессоры. Модели взаимодействия с памятью UMA и NUMA. Перспективы наращивания числа ядер, проблема когерентности кэша. Особенности создания параллельных программ для систем с общей памятью. Поддержка параллелизма на уровне операционной системы. Процессы (process) и потоки (threads). Создание многопоточных программ с использованием базовых средств операционных систем. Синхронизация потоков и детерминированность результатов работы программы. Локальные и общие переменные потоков, безопасный доступ к общим переменным. Побочные эффекты, реентерабельность процедур. Избыточная синхронизации потоков, тупики. Распараллеливание программ с использованием технологии OpenMP. Параллелизм по задачам и по данным. Использование высокоуровневых библиотек и параллельных языков программирования. Отладка параллельных программ. Теоретические основы параллельных алгоритмов. Понятия загруженности, производительности и ускорения. Информационная зависимость операций, графы исполнения. Достаточные условия Бернстайна. Распараллеливание циклов с информационными зависимостями.
Оптимизация и распараллеливание в задачах атомистического моделирования.
Оптимизация расчета взаимодействия частиц,списки Верле,связанные списки. Параллельные алгоритмы: декомпозиция по частицам и по пространству. Эффективность распараллеливания. Оптимизация для дальнодействующих потенциалов. Применение графических ускорителей (ГУ)для вычислений, не связанных с обработкой графических изображений. Архитектура ГУ,организация памяти и избежание задержек, связанных с обращением к памяти. Средства разработки программ для ГУ. Кластеры на основе гибридных систем, включающих ГУ.Эффективность применения ГУ для задач атомистического моделирования. Обзор пакетов молекулярно-динамического моделирования.Классическая и квантовая молекулярная динамика.
Архитектура суперкомпьютеров. Параллельное программирование для систем с распределеннойпамятью
Технологические проблемы повышения быстродействия компьютеров, путь к экзафлопсной производительности. Проблемы энергопотребления и надежности суперкомпьютеров.Архитектура и программное обеспечение типичного суперкомпьютерного кластера. Системы управления очередями задач (PBS, SLURM).Технология MPI. Классификация функций MPI и основные понятия. Компиляция и запуск программ. Функции двухточечного обмена сообщениями. Функции коллективного обмена сообщениями. Односторонняя и двухсторонняя модели обмена сообщениями. Дополнительные возможности стандарта MPI-2.

Элементы контроля

Домашняя работа
Работа студентов на практических занятиях
Экзамен
На экзамене студент может получить дополнительный вопрос (или дополнительную задачу), ответ на который оценивается в 1 балл.
Контрольная работа
Домашняя работа
Работа студентов на практических занятиях
Экзамен
На экзамене студент может получить дополнительный вопрос (или дополнительную задачу), ответ на который оценивается в 1 балл.
Контрольная работа

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.4 * Домашняя работа + 0.4 * Работа студентов на практических занятиях + 0.2 * Экзамен

Программа дисциплины