The Journal of Chemical Physics· 2020Q1
GROMACS'ta moleküler dinamik simülasyonlarının heterojen paralelleştirilmesi ve hızlandırılması
Heterogeneous parallelization and acceleration of molecular dynamics simulations in GROMACS
- 910atıf
- Q1SCImago
- 2020yıl
Kısa özet
GROMACS, artık GPU'ları ve CPU'ları moleküler dinamik simülasyonları için etkili bir şekilde kullanan yeni bir heterojen paralelleştirme stratejisiyle hesaplamaları önemli ölçüde hızlandırıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Hem GPU'ları hem de CPU'ları kullanan GROMACS için heterojen bir paralelleştirme tasarımı sunuyor.
- CPU'lar ve GPU'lar arasında görevler için dinamik iş yükü dengelemesi uyguluyor.
- Hızlandırıcıların verimli kullanımı için yuvarlanan budama güncellemeleriyle ikili çift listeler içeriyor.
- Birden çok GPU'da güçlü ölçeklenme ve verimli çoklu düğüm paralelleştirme sağlıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The introduction of accelerator devices such as graphics processing units (GPUs) has had profound impact on molecular dynamics simulations and has enabled order-of-magnitude performance advances using commodity hardware. To fully reap these benefits, it has been necessary to reformulate some of the most fundamental algorithms, including the Verlet list, pair searching, and cutoffs. Here, we present the heterogeneous parallelization and acceleration design of molecular dynamics implemented in the GROMACS codebase over the last decade. The setup involves a general cluster-based approach to pair lists and non-bonded pair interactions that utilizes both GPU and central processing unit (CPU) single instruction, multiple data acceleration efficiently, including the ability to load-balance tasks between CPUs and GPUs. The algorithm work efficiency is tuned for each type of hardware, and to use accelerators more efficiently, we introduce dual pair lists with rolling pruning updates. Combined with new direct GPU-GPU communication and GPU integration, this enables excellent performance from single GPU simulations through strong scaling across multiple GPUs and efficient multi-node parallelization.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The Journal of Chemical Physics, 2020 · DOI ↗
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 etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science