AutoPas is a free and open-source library written in C++ providing multiple efficient algorithms for particle simulations. In order to fully exploit modern processors, it is necessary to distribute the computational load evenly among multiple threads. One of the shared-memory parallelization approaches implemented in AutoPas cuts the simulation domain into multiple equally large slices and assigns one slice to each thread. However, for inhomogeneous particle distributions, this does not distribute the computational load equally among the threads. In this thesis, multiple variants of sliced traversal for different particle containers were implemented, which aid in balancing the computational load among the threads. The new traversals were benchmarked using two different particle simulations, which were run on the Haswell architecture based CoolMUC-2 cluster. The results show that each of the new traversal options outperforms the original unbalanced sliced traversal for the same container for at least one scenario. As AutoPas uses autotuning to determine the best traversal for the scenario, this results in an absolute improvement.     «

AutoPas is a free and open-source library written in C++ providing multiple efficient algorithms for particle simulations. In order to fully exploit modern processors, it is necessary to distribute the computational load evenly among multiple threads. One of the shared-memory parallelization approaches implemented in AutoPas cuts the simulation domain into multiple equally large slices and assigns one slice to each thread. However, for inhomogeneous particle distributions, this does not distribu...     »

AutoPas ist eine in C++ geschriebene, freie und quelloffene Softwarebibliothek, die mehrere effiziente Algorithmen für Partikelsimulationen bereitstellt. Um moderne Prozessoren voll auszunutzen, ist es notwendig, die Rechenlast gleichmäßig auf mehrere Threads zu verteilen. Einer der in AutoPas implementierten Ansätze zur shared-memory Parallelisierung zerschneidet die Simulationsdomäne in mehrere gleich große Slices und teilt jedem Thread ein Slice zu. Für inhomogene Partikelverteilungen teilt dies jedoch die Rechenlast nicht gleichmäßig auf die Threads auf. In dieser Bachelorarbeit wurden mehrere Varianten dieses “sliced traversal” für verschiedene Partikelcontainer implementiert, welche dazu dienen, die Rechenlast besser zu verteilen. Die neuen Traversals wurden mittels zwei verschiedener Partikelsimulationen bewertet, welche auf dem auf der Haswell Architektur basierenden CoolMUC-2 Cluster durchgeführt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass jedes der neuen Traversals in mindestens einem Szenario performanter ist, als das ursprüngliche unbalanzierte sliced Traversal. Da AutoPas autotuning verwendet um das für das Szenario am besten geeignete traversal zu bestimmen, ist dies nur vorteilhaft.     «

AutoPas ist eine in C++ geschriebene, freie und quelloffene Softwarebibliothek, die mehrere effiziente Algorithmen für Partikelsimulationen bereitstellt. Um moderne Prozessoren voll auszunutzen, ist es notwendig, die Rechenlast gleichmäßig auf mehrere Threads zu verteilen. Einer der in AutoPas implementierten Ansätze zur shared-memory Parallelisierung zerschneidet die Simulationsdomäne in mehrere gleich große Slices und teilt jedem Thread ein Slice zu. Für inhomogene Partikelverteilungen teilt...     »