Molecular-Dynamics-Simulations are computationally highly demanding but can produce very deep insights in Chemistry or particle physics. In order to perform simulations more efficiently, a vast number of strategies and optimizations are available. Because of this large selection, the simulation must automatically be adjusted during run-time. This process of testing and selecting options is called auto-tuning. AutoPas is a C++ particle simulation library, which provides this functionality for simulations implemented by the user [7]. It is possible to parallelize this tuning process by sharing the workload with other processes. However, this was previously only possible if the simulated scenarios were homogeneous. This thesis extends this parallelization scheme in order to use it for inhomogeneous scenarios. The communication is based on MPI [6]. The new implementation is compared with the old one and also with not using parallel tuning. Eventually, significant performance improvements can be achieved, but only at the cost of more manual configuration. This could be solved in the future by also automating the selection of the new configuration parameters.      «

Molecular-Dynamics-Simulations are computationally highly demanding but can produce very deep insights in Chemistry or particle physics. In order to perform simulations more efficiently, a vast number of strategies and optimizations are available. Because of this large selection, the simulation must automatically be adjusted during run-time. This process of testing and selecting options is called auto-tuning. AutoPas is a C++ particle simulation library, which provides this functionality for sim...     »

Molekulardynamik-Simulationen sind sehr rechenintensiv, können aber sehr tiefe Einblicke in die Chemie oder Teilchenphysik liefern. Um Simulationen effizienter durchführen zu können, steht eine große Anzahl von Strategien und Optimierungen zur Verfügung. Aufgrund dieser großen Auswahl ist es notwendig, dass die Simulation während der Laufzeit automatisch angepasst wird. Dieser Prozess des Testens und Auswählens von Optionen wird als Auto-Tuning bezeichnet. AutoPas ist eine C++-Bibliothek für Partikel-Simulationen, die diese Funktionalität für die vom Benutzer implementierten Simulationen bereitstellt [7]. Es ist möglich, dieses Prozedere zu parallelisieren, indem die Arbeitslast auf andere Prozesse verteilt wird. Allerdings war dies bisher nur möglich, wenn die simulierten Szenarien homogen waren. In dieser Arbeit wird dieses Parallelisierungs-Schema erweitert, um es auch für inhomogene Szenarien nutzen zu können. Die Kommunikation basiert auf MPI [6]. Die neue Implementierung wird mit der alten und auch mit der ohne Parallelisierung verglichen. Letztendlich können signifikante Leistungsverbesserungen erzielt werden, allerdings nur auf Kosten von mehr manueller Konfiguration. Dies könnte in Zukunft dadurch gelöst werden, dass auch die Auswahl der neuen Konfigurationsparameter automatisiert wird.      «

Molekulardynamik-Simulationen sind sehr rechenintensiv, können aber sehr tiefe Einblicke in die Chemie oder Teilchenphysik liefern. Um Simulationen effizienter durchführen zu können, steht eine große Anzahl von Strategien und Optimierungen zur Verfügung. Aufgrund dieser großen Auswahl ist es notwendig, dass die Simulation während der Laufzeit automatisch angepasst wird. Dieser Prozess des Testens und Auswählens von Optionen wird als Auto-Tuning bezeichnet. AutoPas ist eine C++-Bibliothek für Par...     »