PofoliaPofolia ile paylaşıldı

The Journal of Physical Chemistry A· 2026Q2

snMECP+COSx'in Taşınabilir GPU Hızlandırması Algoritma-Mimari Eş-Tasarım Yoluyla

Portable GPU Acceleration of snMECP+COSx via Algorithm–Architecture Codesign

Kai-Yu He, Changxi Feng, Lihua Bie, Yong Zhang ve diğerleri

Kısa özet

Büyük ölçekli hibrit DFT için Coulomb ve tam-değişim matrisi hesaplamalarının yeni, taşınabilir bir GPU uygulaması, GPU'lar için eş-tasarlanmış olup, Coulomb çekirdekleri için 34.6 kata kadar ve COSx çekirdekleri için 11.3 kata kadar optimize edilmiş CPU sürümlerine kıyasla hızlandırmalar sağlıyor.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Hibrit DFT'de Coulomb (snMECP) ve tam-değişim (COSx) matris hesaplamaları için taşınabilir bir GPU uygulaması geliştirildi.
  • Optimize edilmiş CPU uygulamalarına kıyasla Coulomb çekirdekleri için 34.6 kata, COSx çekirdekleri için ise 11.3 kata kadar hızlandırmalar elde edildi.
  • Bellek yerelliğini ve aritmetik yoğunluğu iyileştirmek için ızgara merkezli birikim, Morton gruplama ve anında daralma gibi optimizasyonlar uygulandı.
  • ZnPc dimerleri ve trimerleri için geometri optimizasyonlarında %1.53-1.80 oranında duvar saati süresi azaltılarak pratik uygulama gösterildi.
  • HIP uygulaması hem AMD hem de NVIDIA GPU'ları destekleyerek verimli ve ölçeklenebilir DFT hesaplamalarını mümkün kılıyor.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Abstract Efficient construction of Coulomb and exact-exchange matrices remains a major computational bottleneck in large-scale hybrid density functional theory (DFT) calculations. Here we present a portable GPU implementation of the multipole expansion of Coulomb potential, its seminumerical variant, and COSx, a revised COSX-type chain-of-spheres exact-exchange treatment implemented in the BDF quantum chemistry package, through an algorithm–architecture codesign strategy. The implementation establishes a unified heterogeneous CPU–GPU execution framework for energy and analytical nuclear-gradient evaluations while introducing method-specific optimizations for different computational kernels. For the fully numerical MECP Coulomb kernel, grid-centric accumulation, Morton (Z-order) spatial batching, and batch-level screening improve memory locality and reduce redundant memory traffic. For the snMECP Coulomb and COSx exact-exchange kernels, angular-momentum-aware on-the-fly contraction eliminates large intermediate integral storage and significantly increases arithmetic intensity. Benchmarks on diverse molecular systems and basis sets demonstrate speedups of up to 34.6× for the seminumerical Coulomb kernels and 11.3× for the COSx kernels relative to the corresponding optimized CPU implementations using the corresponding benchmark CPU allocations, while multi-GPU calculations achieve parallel efficiencies approaching 99% for the dominant seminumerical Coulomb workload. As a chemically realistic application, single-GPU B3LYP-D3(BJ)/6-31G(d,p) geometry optimizations of ZnPc dimers and trimers reproduce the reference electronic-structure and conformational-energy trends with CPU–GPU total-energy differences below 5 × 10–8Eh, while reducing the complete optimization wall time by 1.53×–1.80×. The portable HIP implementation supports both AMD and NVIDIA GPU platforms and establishes an efficient and scalable computational framework for large-scale hybrid DFT calculations within the BDF quantum chemistry package.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The Journal of Physical Chemistry A, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Donanım ve Mimari

Hardware and ArchitectureComputer Science