Редактирование: LAMMPS

==''' Реализация параллельного вычисления в пакете LAMMPS  по средством MPI на языке Си++ ''' ==

[[Файл:Logo.gif|center|300px]]

В данном разделе хотелось бы осветить, как осуществляется параллелизм в пакете LAMMPS (англ. Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator). А именно, пакете для классической молекулярной динамики, написанный группой из Сандийских национальных лабораторий. Он может применяться для крупных расчётов (до десятков миллионов атомов [1]). Для работы на многопроцессорных системах используется интерфейс MPI.

== LAAMPS ==
- крупномасштабный атомно/молекулярный массивно-параллельный симулятор.
В которой осуществляется повышение производительности процесса за счет распараллеливания процессорных вычислений и операций ввода-вывода,что является определнно достоинством системы.
Параллельные вычисления — способ организации компьютерных вычислений, при котором программы разрабатываются как набор взаимодействующих вычислительных процессов, работающих параллельно (одновременно). Термин охватывает совокупность вопросов параллелизма в программировании, а также создание эффективно действующих аппаратных реализаций. Теория параллельных вычислений составляет раздел прикладной теории алгоритмов.
Существуют различные способы реализации параллельных вычислений. В программе LAMMPS  осуществляется взаимодействие c помощью передачи сообщений: на каждом процессоре многопроцессорной системы запускается одно-поточный процесс, который обменивается данными с другими процессами, работающими на других процессорах, с помощью сообщений. 
Распараллеливание является пространственным,то есть каждый поток отвечает за свою часть пространства,каждому потоку соответствует свое ядро,которое интегрирует движение подмножества частиц. В пакете реализована квазимногозадачность на уровне одного исполняемого процесса, то есть все потоки выполняются в адресном пространстве процесса.Так же выполняющийся процесс имеет как минимум один (главный) поток.Так как в пакете используется много-поточность,то есть процесс состоит из нескольких потоков,которые запускаются параллельно,при этом без определенного порядка по времени.Данное свойство помогает обеспечить более эффективное использование ресурсов вычислительной машины.
Использование OpenMPI процессов.MPI-схема представляет собой , распределенную работу , при которой определенный поток обрабатывает некоторый пространственный домен.В LAMMPS используется открытый стандарт для  распараллеливания,который позволяет описать совокупность подключенных директив препроцессора,библиотек и переменных.Ключевыми элементами OpenMP являются:
* конструкции для создания потоков (директива parallel),
* конструкции распределения работы между потоками (директивы DO/for и section),
* конструкции для управления работой с данными (выражения shared и private для определения класса памяти переменных),
* конструкции для синхронизации потоков (директивы critical, atomic и barrier),
* процедуры библиотеки поддержки времени выполнения (например, omp_get_thread_num),
* переменные окружения (например, OMP_NUM_THREADS).
Процессы создаются явно, путем вызова соответствующей функции операционной системы, а обмен сообщениями — с помощью библиотеки (например, реализация протокола MPI) и осуществляется с помощью команды MPI_Bcast,рассылает сообщения от "корня" остальным процессам,а так же MPI_Sendrecv, при помощи которой посылаются и получаются сообщения.Основная сложность при проектировании параллельных программ — обеспечить правильную последовательность взаимодействий между различными вычислительными процессами, а также координацию ресурсов, разделяемых между процессами.
В скомпилированном открытом для пользования, так называемом Open Source  коде ,написанном на языке C++ представлены  различные классы отвечающие за многопоточность выполняемых задач. 
в главной main программе создается класс LAMMPS,инициализирует header mpi.h и в конечном итоге синхронизируются все потоки.
вначале погружается стандартный класс mpi,затем input и ''Класс'' LAMMPS  действует по следующей схеме : 
 
 LAMMPS->input->file 

input.h  считывает входной script  и содержит методы, которые соответствуют командам класса LAMMPS.

input.cpp сопоставляет каждой определенной команде свой метод и вызывается file( методы).Строка из input  посылается на процессы.

* Таким образом можно обозначит что, класс LAMMPS  загружает mpi и input, где прописаны простейшие функции,функции top-level(а) описаны в самом классе LAMMPS.
* Начало распараллеливание можно обозначит в классе ''create_box'', в котором вызывается класс domain,так как  система вызовов классов и в каждом классе изначально подгружается другой, первоначальным можно считать взаимодействие классов ''domain'',''comm.cpp'',''atom_vec''.
* подключив comm.h в ''domain.cpp'' описывается параметрический расчет области, как локально в одном потоке, так и во всем общем процессе(set local_box;set global_box),описываются периодические граничные условия.
*  Подключаем atom_vec.h  в ''comm.cpp'',где хранятся методы для взаимодействия частиц,создает 3d сетку процессов,основанную на количестве процессов,размере области и образа форм.Задаются размеры  по-атомно при  переднем/заднем/граничном значения увеличения скорости и фиксируется количество частиц.Обновляются параметры взаимодействия.Задаются размеры сетки процессоров.Проверка ошибок на сетке процессов.Создается ID-карта для 3d сетки процессоров.Информация выводится на  экран.
* ''atom_vec''подключает класс ''domain'' и создает копии аргументов для перезапуска и повторений.Копируются данные по переназначению скорости из domain.Собирают и записываются значения скоростей.Собираются и записываются граничные данные, если данные негативные,то происходит откат к позитивным.Записываются  угловые взаимодействия. Все необходимые значения упаковываются и импортируются в файл с данными.
Таким образом если обобщить все выше описанное можно описать некую модель взаимодействия и расчета области разбитой по потокам.
Существует некое количество процессоров, к каждому процессору относятся свои и соседние атомы, для описания расчета сил используется класс force.cpp  и pair_xxx.cpp для частиц.И чтобы просчитать все взаимодействия на процессоре необходимы данные с предыдущего.Такой способ подсчета является эффективным и в большинстве задач более выгодным для реализации.