基于VCU128的十六FPGA卡互联的分子动力学函数运行配置数据集

本数据集旨在为分子动力学程序在多FPGA卡上的高效并行实现与优化提供一套全面、可量化的特征基准。采用Vivado HLS 2022.2及Vitis工具链，通过系统化探索经典MD算法在多硬件实现上的并行（核心变量包括粒子受力通信与FPGA协同），构建了开源的结构化数据集。其核心内容涵盖实现配置参数、程序结构特征及仿真验证数据，时空精度覆盖内核执行周期与单元至全芯片资源映射。所有数据均通过自动化脚本从工具报告中提取并经过严格质控，为面向FPGA的并行MD硬件设计自动化、领域专用架构原型设计、异构系统能耗建模以及基于机器学习的设计空间探索与优化策略生成提供了坚实的实证基础，助力推动高层次综合向数据驱动范式转变。数据量大小：9.15 GB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向分子动力学程序在多FPGA卡上的高效并行实现，通过Vivado HLS 2022.2及Vitis工具链系统化探索，提供了涵盖实现配置参数、程序结构特征及仿真验证数据的结构化基准。数据量为9.15 GB，旨在支持FPGA并行MD硬件设计自动化、领域专用架构原型设计及相关优化策略的实证研究。