L20 · 18 دقيقة
CPU وGPU وCUDA
لماذا MD يحب البطاقة.
الديناميكا الجزيئيةالبرمجة
أهداف التعلّم
- تفسير لماذا MD يحب GPU: حساب غير مرتبط كثير التوازي.
- عدم افتراض أن كل برنامج يتسارع على البطاقة.
- تقدير أن 100 ns على لابتوب ليست خطة بحث.
أين يذهب الوقت
في MD صريح المذيب، معظم الوقت قوى غير مرتبطة (LJ + electrostatics/PME). هذه حسابات متكررة على ذرات كثيرة تناسب GPU. التكامل وقيود الهيدروجين أقل توازياً. Docking على مكتبة كبيرة قد يكون CPU أو GPU حسب المحرك.
حقائق عملية
- CUDA من NVIDIA شائع في محركات MD؛ تحقق من توافق الإصدار مع المحرك.
- ذاكرة البطاقة تحد حجم النظام لا «قوة» مجردة.
- نسخة واحدة طويلة على لابتوب أضعف من ثلاث نُسخ أقصر على عنقود من زاوية الإحصاء.
لماذا؟ — لماذا قد لا يتسارع تحليل RMSD على GPU؟
لأنه خفيف على البيانات نسبياً ومحدود بالقراءة من القرص. نقل المسار إلى البطاقة أغلى من الحساب. أبقِ التحليل على CPU ما لم يكن حجمه هائلاً ومبرراً.
ماذا لو؟ — ماذا لو خططت 500 ns × 1 نسخة على لابتوب أسبوعين بدل 100 ns × 5 نُسخ على عنقود يومين؟
ستحصل على حوض واحد موثّق بإفراط ومعاينة مستقلة معدومة. الإحصاء يفضّل النُسخ عندما يكون السؤال استقرار الهيئة أو ΔG تقريبي.
تمرين
اكتب جملة تخطيط موارد تربط السؤال العلمي بالعتاد.
مواضيع مرتبطة