分子动力学（Molecular Dynamics,MD）模拟是借助计算机的强大计算能力来模拟粒子体系变化的一种研究手段。随着模拟体系的规模扩大及时间尺度延长,受限于CPU（Central Processing Unit,CPU）指令串行执行、共享内存的架构特点,模拟所需的计算时间呈指数式增长。当前主流的分子动力学模拟软件已逐渐无法负担计算时间激增所引起的巨大开销,这无疑延缓了相关基础研究与应用开发的进程。为此,本文将分子动力学模拟的相关理论和算法移植到并行执行的现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）硬件平台上,分析模拟过程中计算时间占比最大的短程力部分需求,并围绕其与片上存储的数据交互开展并行化的控制设计与实现。对于分子动力学模拟算法,在进行短程力计算时,需要对力数据结果进行高频的迭代,而每次迭代都要重新读取数据。如何减少与数据存储的通信次数并避免通路阻塞,从而提高通信效率,是加快分子动力学模拟进程的关键。首先,本文完成了数据存储方式的设计,并讨论了数据访存的实现方式。为降低硬件系统对片外设备的依赖以及减少数据通信开销,先提出将所有关联数据驻留在FPGA上的设计理念。接着,基于短程力计算部分的核心算法:NT（Neutral Territory）算法,完成了短程力计算部分的数据需求分析和辅助进行短程力计算的并行化任务分配;并围绕数据需求和任务分配,先后完成了数据结构设计和数据分割,实现了数据并行化。之后,对数据访存方式分别提出了基于AXI4（Advanced e Xtensible Interface 4）总线和BRAM（Block RAM）接口的两种不同方案。然后,本文围绕任务并行化的理念,实现在短程力计算过程中,与数据存储交互较为频繁的粒子数据读取以及力数据更新部分的模块并行化设计。一开始,根据两种访存方案完成了对应的读写控制块的设计实现,并结合应用场景进行了对比选择,之后提出了用异步FIFO（First In First Out）来解决数据在模块间传输时的丢失问题。在此基础上,完成了粒子数据读取和力数据更新模块的设计和功能验证。最后,本文完成了分子动力学模拟的FPGA硬件加速平台搭建和分子动力学模拟硬件加速系统的测试框架构建,并验证了结果的正确性,同时取得了较优的执行速度。本文采用硬件为主,软件为辅的协同工作模式。软件负责初始数据的加载,耗费资源和时间的分子动力学模拟短程力部分则在FPGA平台上进行硬件加速。这对于推动实现自主可控的大规模分子动力学模拟软硬件加速平台有着重要意义。