GROMACS – NVIDIA 技術博客

GROMACS 2023 中的 CUDA 圖指南

Fri, 14 Apr 2023 03:39:26 +0000

GPU 隨著新一代的出現而不斷加快，通常情況下 GPU 上的每個活動（如內核或內存拷貝）都會很快完成。在過去，每個活動都必須由 CPU 單獨安排（啟動），相關的開銷可能會累積起來，成為性能瓶頸。 CUDA Graphs功能通過將多個 GPU 活動安排為單個計算圖來解決這個問題。這篇文章描述了 CUDA Graphs 最近是如何被GROMACS，是一個用于生物分子系統的模擬包，也是世界上使用率最高的科學軟件應用程序之一。我們將介紹 CUDA Graphs 和 GROMACS ，描述我們將 CUDA Graphs 集成到 GROMACS （以及與 GROMACS 共同設計）中的工作，展示性能結果，并向您展示如何在 GROMACS 中使用 CUDA Graphs 經過 NVIDIA 和core GROMACS developers，以充分利用現代 GPU 加速服務器。有關更多詳細信息，

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通過 GROMACS 大幅提高多節點 NVIDIA GPU 的可擴展性

Thu, 09 Feb 2023 02:54:24 +0000

GROMACS 是一種廣泛用于模擬生物分子系統的科學軟件包，在理解對疾病預防和治療重要的重要生物學過程中發揮著至關重要的作用。 GROMACS 可以并行使用多個 GPU 以盡可能快地運行每個模擬。在過去幾年中， NVIDIA 和主要 GROMACS 開發人員合作進行了一系列多 GPU 和多節點優化。在這篇文章中，我們展示了這些改進中的最新進展，通過啟用 GPU 粒子網格 Ewald （ PME ）分解和 GPU directcommunication :新 GROMACS 2023 發布版本中提供的一項功能。我們觀察到，通過這項工作，性能提高了 21 倍。在之前的文章中，我們對單個節點內的多 GPU 可伸縮性進行了優化，包括 GPU direct 通信的開發。我們描述了 GROMACS 通常如何將一個 GPU 分配給 PME…

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使用 MPS 和 MIG 通過每個 GPU 的多個模擬最大化 GROMACS 吞吐量

Fri, 08 Oct 2021 06:44:00 +0000

GROMACS是一個用于生物分子系統的模擬軟件包，是世界范圍內使用率最高的科學軟件應用程序之一，也是理解重要生物過程（包括當前新冠病毒大流行的基礎）的關鍵工具。在以前的職位中，我們展示了最近與核心開發團隊合作進行的優化，這些優化使 GROMACS 在現代多 GPU 服務器上的運行速度比以前快得多。這些優化包括將計算和通信卸載到 GPU ，后者對于那些可以有效地將多個 GPU 并行用于單個模擬的相對較大的情況尤其有利。有關最新異構軟件引擎的并行化和內部工作的更多信息，請參閱GROMACS 中分子動力學模擬的非均勻并行化和加速。另一個越來越常見的工作流涉及運行許多獨立的 GROMACS 仿真，其中每個仿真都可以相對較小。 NVIDIA GPU 的規模和能力不斷增加，但通常情況下，相對較小的仿真系統的孤立單彈道仿真無法充分利用每個系統上的所有可用計算資源 GPU 。但是，

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