Реализация метода молекулярной динамики посредством технологии NVIDIA CUDA
Автор: Крупянский Дмитрий Сергеевич, Лобов Денис Владимирович, Осауленко Роман Николаевич
Журнал: Ученые записки Петрозаводского государственного университета @uchzap-petrsu
Рубрика: Физико-математические науки
Статья в выпуске: 2 (131), 2013 года.
Бесплатный доступ
В последнее время значительно возрос интерес к моделированию систем с большим количеством частиц. Также растет и время проведения расчета, вследствие чего время моделирования на центральном процессоре становится недопустимо большим. Нами проведен поиск возможностей снижения времени проведения расчета методом молекулярной динамики (МД). Представлены результаты МД-моделирования с использованием графического процессора (ГП) NVIDIA GF 114. Расчет межмолекулярных взаимодействий реализован с помощью технологии NVIDIA CUDA, позволяющей значительно ускорить вычисления. Для определения прироста производительности был произведен ряд расчетов различных систем, содержащих от 1000 до 18 000 атомов. Обнаружено существенное влияние способа параллельной организации расчета на время его проведения. Максимальный прирост производительности дает оптимизация доступа к латентной глобальной памяти ГП. Показано, что применение недорогих ГП для проведения МД-эксперимента позволяет ускорить вычисления с двойной точностью в 60 раз. Разработанная схема параллельного расчета универсальна и может быть использована для решения схожих задач.
Графические процессоры, технология nvidia cuda, параллельные вычисления, молекулярная динамика
Короткий адрес: https://sciup.org/14750390
IDR: 14750390 | УДК: 004.021:004.94:519.683:519.684:544.223
Implementation of molecular dynamics method using NVIDIA CUDA technology
Simulation of systems represented by a large number of atoms poses an exceptional interest. However, the simulation time grows proportionally to the square of the atoms’ number. Accordingly, the time needed for the calculation of a large system on a Central Processing Unit(CPU) becomes unacceptably high. We studied the possibilities that can provide acceleration of molecular dynamics simulations. Since the use of the parallel program model is the best way to increase computing performance we used the most convenient and accessible technology - NVIDIA CUDA. This technology allows speeding up calculation with the use of NVIDIA Graphics Processing Unit (GPU). We present the results of molecular dynamics simulations using NVIDIA GF114 GPU. The study tested GPU and CPU implementations of the molecular dynamics method. We ran series simulations with a different number of atoms (up to 18000 atoms) to determine the performance gains. The study showed that there is a significant fluency of parallel organization of calculations on its execution time. Moreover, performance reaches its maximum in case of the well-optimized data access to high latency global memory of a GPU. Due to the use of a relatively cheap graphics’ card for a molecular dynamics simulation the computing performance can be improved up to 60 times for double precision and more than 200 times for single precision. The designed scheme of parallel computation is quite efficient and can be easily applied for similar problems.
Список литературы Реализация метода молекулярной динамики посредством технологии NVIDIA CUDA
- Боярченков А. С., Поташников С. И. Использование графических процессоров и технологии CUDA для задач молекулярной динамики//Вычислительные методы и программирование. 2009. Т. 10. C. 9-23.
- Янилкин А. В., Жиляев П. А., Куксин А. Ю., Норман Г. Э., Писарев В. В., Стегайлов В. В. Применение суперкомпьютеров для молекулярно-динамического моделирования процессов в конденсированных средах//Вычислительные методы и программирование. 2010. Т. 11. C. 111-116.
- Anderson J. A., Lorenz C. D., Travesset A. General purpose molecular dynamics simulations fully implemented on graphics processing units//Journal of Computational Physics 227. 2008. P. 5342-5359.
- Belleman R. G., Bedorf J., Zwart S. P. NewAstron.12: High performance direct gravitational N-body simulations on graphics processing units-II: An implementation in CUDA. 2007. P. 641-650.
- Davis J. E., Ozsoy A., Patel S., Taufer M. Towards Large-Scale Molecular Dynamics Simulations on Graphics Processors//Proceedings of the 1st international conference on bioinformatics and computational biology. Heidelberg, 2009. P. 176-186.
- Liu W., Schmidt B., Voss G., Muller-Wittig W. Molecular Dynamics Simulations on Commodity GPUs with CUDA//Berlin, Lecture Notes in Computer Science 4873, 2007. P. 185-196.
- NVIDIA Corporation. NVIDIA CUDA C Programming Guide. Santa Clara, CA, 2012.
- Walters J. P., Balu V., Chaudhary V., Kofke D., Shultz A. Accelerating Molecular Dynamics Simulations with GPUs//ISCA PDCS. 2008. P. 44-49.
