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文檔簡介
1、云計算技術的飛速發(fā)展推動了信息化架構的大整合,但將高性能計算遷移到云服務上,仍面臨著重重挑戰(zhàn)。尤其是目前廣泛用于海量數據處理的Hadoop體系,應用到科學計算的某些領域存在頻繁通信和迭代的難題。另一方面,傳統的基于HPC集群的并行計算又無法滿足飛速增長的數據處理需要,因此低成本、高可擴展性和高可靠性的MapReduce應運而生。傳統的分子動力學模擬基于MPI、OpenMP或Condor網格平臺,在可靠性、可擴展性、容錯性和動態(tài)負載均衡方
2、面均有所欠缺。然而在Hadoop云平臺上運行分子動力學模擬具有克服傳統平臺的缺陷、節(jié)省各種軟硬件投資和縮短模擬時間等重要意義。
本文基于對Hadoop體系結構的研究,結合計算化學相關理論,在Hadoop平臺上實現短程力分子動力學模擬,并對模擬進行優(yōu)化,豐富了Hadoop在科學計算中的應用。主要研究內容包括:⑴介紹云計算概念、現狀和特點,以及并行計算機體系結構、并行編程模型和并行程序優(yōu)化方法。闡述分子動力學模擬從傳統并行平臺
3、移植到云平臺的優(yōu)勢和意義。⑵分析Hadoop的MapReduce和HDFS等主要組件執(zhí)行流程,并運用到科學計算和海量數據處理。根據分子動力學模擬的特點,分析在Hadoop平臺上實現分子動力學模擬的四個難點,提出基于原子分解并行算法的四種可行方案。⑶對第一個方案的“一個Job計算一個時間步”進行實現、測試和分析。利用“讀寫HDFS同步法”實現第二種方案并設計了動態(tài)負載均衡算法,詳細測試其加速比、各部分開銷和負載均衡度。通過實驗驗證分子動力
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