大规模粒子团簇识别分析  

Large scale particle cluster identification and analysis

作　　者：沈卫超 曹立强[2] 夏芳[1,2] 

机构地区：[1]中物院复杂电磁环境实验室,四川绵阳621900 [2]北京应用物理与计算数学研究所高性能计算中心,北京100094

出　　处：《计算机工程与科学》2013年第11期62-67,共6页Computer Engineering & Science

基　　金：中国工程物理研究院科学技术发展基金项目(2013A0403020);国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA01A309);国家自然科学基金资助项目(61170310)

摘　　要：团簇识别是分子动力学数值模拟数据后处理团簇分析中的一个共性问题。面向JASMIN粒子数值模拟程序输出的可视化数据,设计实现了团簇识别并行算法与团簇分析并行工具。工具提供了三种并行模式:时间维并行、空间维并行、时空维混合并行。使用基于PIC网格加速的广度优先搜索算法,通过虚拟网格片索引直接在多网格片数据上实现团簇识别。团簇分析并行工具应用在千万粒子规模的实际数值模拟数据时具有很好的并行扩展性。Cluster identification is a common problem of cluster analysis in post-processing of molecu- lar dynamics numerical simulation data. The cluster identification parallel algorithm and the cluster anal ysis parallel tool are designed and implemented aiming at visual data outputted by JASMIN particle nu- merical simulation program. The tool provides three parallel modes： time dimension parallel, space di- mension parallel and spatial-temporal parallel. Through virtual patch index structure, breadth-first search algorithm accelerated by PIC grid can work on multiple patches data directly so as to identify par- ticle cluster. The cluster analysis parallel tool has a good parallel scalability when it applies to the actual numerical simulation data of ten millions of particles.：

关 键 词：团簇识别 团簇分析 并行 后处理 

分 类 号：TP393.027[自动化与计算机技术—计算机应用技术]