並列化による Rescale で Gromacs をより高速に実行

グロマック によって開発されました スカラライフ とによって資金を供給 欧州研究評議会。 Gromacs は、生化学分子の分子動力学を分析するために設計されたオープンソースの多用途パッケージです。人気があるため、Gromacs を使用して、複数の Dyno (つまり、コンピューティング コア) 間で単一のジョブを並列化するために必要な手順をデモンストレーションすることにしました。オリジナルの基本的なGromacsチュートリアルを見つけることができます こちら、および別の並列化チュートリアル こちら.

この例では、脂質ごとに 1024 個の水分子、合計 23 個の原子を含む二重層構成の 121,846 個のジパルミトイルホスファチジルコリン (DPPC) 脂質で構成されるリン脂質膜をシミュレートします。 大規模な問題が発生した場合は、実行時間を短縮するために複数の Dyno 間でジョブを並列化することを検討してください。 50 つの Dyno 間でジョブを正常に並列化できれば、ジョブの実行時間を XNUMX% 短縮できる可能性があります。

この例を XNUMX つの Dyno で並列化すると、ランタイムは半分に短縮されました。

ご覧のとおり、4 つのコアで並列化しても (XNUMX つのコアで実行した場合と比較した場合) ランタイムが XNUMX 倍向上することはありませんでした。 (a) ジョブの分解と (b) ジョブに関与するさまざまな Dyno 間のメッセージの受け渡しに関連して遅延が発生します。 さらに、分解が適切に行われない場合、結果として負荷の不均衡が生じ、さらなる遅延が発生します。

幸いなことに、Gromacs はユーザーにこれらすべての要素を追跡するための時間管理ツールを提供します。 これを使用するには、テキスト エディタで「job-name」.log ファイルを開くだけです。

ここでの時間単位は CPU 秒です。この値を関係する dyno の数 (この場合は 4 台の dyno) で割ることで、ジョブの各部分に費やされる実時間を計算できます。ドメインの分解、待機、通信、読み取り/書き込みは、理想的なスケーリングの達成を妨げる要因の一部です。ただし、上級ユーザーは Gromacs が提供するデータを使用して、非効率な実行から学習し、より効率的な並列化を設計できます。