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1、云計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展推動(dòng)了信息化架構(gòu)的大整合,但將高性能計(jì)算遷移到云服務(wù)上,仍面臨著重重挑戰(zhàn)。尤其是目前廣泛用于海量數(shù)據(jù)處理的Hadoop體系,應(yīng)用到科學(xué)計(jì)算的某些領(lǐng)域存在頻繁通信和迭代的難題。另一方面,傳統(tǒng)的基于HPC集群的并行計(jì)算又無法滿足飛速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理需要,因此低成本、高可擴(kuò)展性和高可靠性的MapReduce應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)的分子動(dòng)力學(xué)模擬基于MPI、OpenMP或Condor網(wǎng)格平臺(tái),在可靠性、可擴(kuò)展性、容錯(cuò)性和動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡方
2、面均有所欠缺。然而在Hadoop云平臺(tái)上運(yùn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬具有克服傳統(tǒng)平臺(tái)的缺陷、節(jié)省各種軟硬件投資和縮短模擬時(shí)間等重要意義。
本文基于對(duì)Hadoop體系結(jié)構(gòu)的研究,結(jié)合計(jì)算化學(xué)相關(guān)理論,在Hadoop平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)短程力分子動(dòng)力學(xué)模擬,并對(duì)模擬進(jìn)行優(yōu)化,豐富了Hadoop在科學(xué)計(jì)算中的應(yīng)用。主要研究?jī)?nèi)容包括:⑴介紹云計(jì)算概念、現(xiàn)狀和特點(diǎn),以及并行計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、并行編程模型和并行程序優(yōu)化方法。闡述分子動(dòng)力學(xué)模擬從傳統(tǒng)并行平臺(tái)
3、移植到云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)和意義。⑵分析Hadoop的MapReduce和HDFS等主要組件執(zhí)行流程,并運(yùn)用到科學(xué)計(jì)算和海量數(shù)據(jù)處理。根據(jù)分子動(dòng)力學(xué)模擬的特點(diǎn),分析在Hadoop平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)分子動(dòng)力學(xué)模擬的四個(gè)難點(diǎn),提出基于原子分解并行算法的四種可行方案。⑶對(duì)第一個(gè)方案的“一個(gè)Job計(jì)算一個(gè)時(shí)間步”進(jìn)行實(shí)現(xiàn)、測(cè)試和分析。利用“讀寫HDFS同步法”實(shí)現(xiàn)第二種方案并設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法,詳細(xì)測(cè)試其加速比、各部分開銷和負(fù)載均衡度。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分子動(dòng)力
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