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Skalierbarkeit von Molekulardynamiksimulationen auf heterogener Hardware

Molekulardynamiksimulationen (MD-Simulationen) haben sich zu einer unverzichtbaren Forschungsmethode in Biochemie und Materialwissenschaft entwickelt. Da die Eingabegröße für MD-Simulationen häufig durch die Größe von Molekülen beschränkt ist, streben MD-Anwendungen strong scaling an. Daraus folgend ist der Rechenaufwand pro Rechenknoten sehr gering, weswegen moderne MD-Anwendungen latenz- und synchronisationskritisch sind. Um das Potential heterogener Hardware auszuschöpfen, müssen sich die Anwendungen generisch an Unterschiede in Latenz, Durchsatz und Speicherhierarchie anpassen, die durch die Kombination von Multi- und Manycore-CPUs mit GPUs und Beschleunigern entstehen.

Veröffentlichungen

    2018

  1. Laura Morgenstern, "Scalability Enhancements to FMM for MD Simulations", 2018
     
  2. Laura Morgenstern, "A NUMA-aware Task-based Load-balancing Scheme for the Fast Multipole Method", 2018
     
  3. Laura Morgenstern, Andreas Beckmann, Ivo Kabadshow, "Towards Supporting Heterogeneous Hardware in Gromacs", 2018
     


  4. 2017

  5. Laura Morgenstern, "Towards a NUMA-aware Task-based Fast Multipole Method", in Fall School of the HPI Future SOC Lab on Efficient Architectures for Data Science (EADS 2017), 2017 

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