粒子分解およびドメイン分解の並列化アルゴリズムの長所と短所は何ですか？
GromacsやDL_POLYなどのいくつかのソフトウェアパッケージを使用して、分子動力学（MD）シミュレーションを実行しています。 Gromacsは、粒子分解アルゴリズムとドメイン分解アルゴリズムの両方をサポートするようになりました。デフォルトでは、Gromacsシミュレーションはドメイン分解を使用しますが、長年、最近まで、粒子分解はGromacsで実装された唯一の方法でした。Gromacsの論文の1つ（DOI 10.1002 / jcc.20291）で、著者は粒子分解の最初の選択の理由を示しています。 「初期の設計決定は、プロセッサに作業を分散するためにドメイン分解ではなく粒子分解を使用する選択でした。後者の場合、空間ドメインはプロセッサに割り当てられます。ドメイン分解は、線形システムのサイズが相互作用の範囲を大幅に超える場合にのみ適切な選択です（分子動力学ではほとんどありません）。粒子分解では、各プロセッサが力と座標/速度の更新を計算しますプロセッサに均等に分散された事前計算されたネイバーリストを使用して、割り当てられたパーティクルの一部に対して。F私はjF私jF_{ij}粒子 と間のペア相互作用から生じるは、粒子と 両方の速度更新に必要です。私私ijjj私私ijjj、一度だけ計算され、他のプロセッサに伝達されます。すべてのプロセッサは、ストレージを必要な座標に制限するのではなく、システムの完全な座標セットをローカルメモリに保持します。これはより単純で通信のオーバーヘッドを節約しますが、メモリクレームは通常、何百万ものパーティクルであっても制限要因ではありません。一方、近隣リストは、最大1000倍の数のパーティクルを含むことができ、プロセッサに分散されます。通信は本質的に、座標の送信とプロセッサリングの周りのタイムステップごとに1回の強制に制限されます。これらの選択肢は、長期にわたって堅牢であり、最新のプロセッサクラスタに簡単に適用できることが実証されています。」 「ドメイン分解は、線形システムのサイズが相互作用の範囲を大幅に超える場合にのみより良い選択です。これは分子動力学ではめったにありません」という文の「線形システムのサイズ」とはどういう意味ですか？上記の段落から、粒子の分解には、ドメインの境界を越えて移動する粒子を処理する必要がないという利点があります。むしろ、システム構成全体を保存するのに十分なメモリが各プロセッサに必要です。したがって、ドメイン分解は非常に好ましくないように見えますが、粒子分解は非常に好ましいように見えます。 これは非常に複雑な質問（そしておそらく多くの本の主題）であると確信していますが、基本的に、粒子の分解が非常に好ましいと思われる場合、ドメイン分解を使用する必要があるのはなぜですか？ システムのサイズが非常に大きい場合（各プロセッサに構成全体を保存するのが困難または不可能になる場合）、ドメインの分解は適切ですか？上記の引用された段落に基づいて、ドメイン分解が最近、Gromacsのデフォルトの並列化アルゴリズムである理由がわかりません。 DL_POLY（バージョン4）もドメイン分解を使用しているようです。バージョン4のマニュアルから： 「この方法での構成データの分割は、シミュレーションセル内の原子の位置に基づいています。このようなシステムデータの幾何学的割り当ては、DDアルゴリズムの特徴です。この戦略が効率的に機能するために、システムは合理的に均一な密度を持たなければならないので、各プロセッサには原子データのほぼ等しい部分が割り当てられます（可能な限り）。この方法は概念的には簡単ですが、プログラミングは難しく、効率が最も高い大規模なシミュレーションに特に適しています。 ... DD戦略の場合、SHAKE（RATTLE）アルゴリズムはDL_POLY ClassicのReplicated Dataメソッドよりも単純です。この場合、原子位置のグローバルな更新（マージとスプライシング）が必要です。 これにより、実装が困難になる可能性がありますが、より効率的になる可能性があるため、ドメイン分解が良好であるかのように聞こえます。 一方、以前のバージョン（DL_POLY Classic）は複製されたデータの並列化を使用していました。これは、パーティクル分解の別名と思われます。そのバージョンのマニュアルから： レプリケートデータ（RD）戦略は、MDで並列化を実現するいくつかの方法の1つです。その名前は、並列コンピューターの各ノード上の構成データの複製に由来します（すなわち、原子座標、速度 定義する配列、およびを強制しますすべてr私r私\textbf{r}_iv私v私\textbf{v}_if私f私\textbf{f}_iNNNシミュレートされたシステム内の原子は、すべての処理ノードで再現されます）。この戦略では、力の計算と運動方程式の統合のほとんどは、ノード間で簡単かつ均等に共有でき、大部分は各ノードで独立して処理できます。この方法は、プログラムが比較的簡単であり、かなり効率的です。さらに、単一のプロセッサで非常に簡単に実行できるように「折りたたみ」できます。ただし、この戦略はメモリを大量に消費し、通信のオーバーヘッドが高くなる可能性がありますが、全体的に見て、幅広いアプリケーションで成功することが実証されています。 この段落は一般に、この質問の最初の段落と一致しているように見えますが、複製されたデータ/粒子の分解には「高い通信オーバーヘッド」があると書かれています。Gromacsの論文のパラグラフは、その逆を言っているようです。つまり、粒子分解は、ドメイン分解よりも通信のオーバーヘッドが少ないため、好ましいと言えます。 何か考えはありますか？