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4. Gromacs-2021.3 (比较GPU队列)
说明:
使用HPCC的Singularity容器解决方案,调用/fs00/software/singularity-images/ngc_gromacs_2021.3.sif完成Gromacs的能量最小化(em)、平衡模拟(nvt、npt)以及成品模拟(md)在公共共享100%GPU队列722080tiib、72rtxib、83a100ib、723090ib的表现。
队列情况:
前人关于Gromacs-2021.3(全部相互作用用GPU计算)的测试报告中,尝试用GPU来模拟102808个原子体系(464 residues, 9nt DNA, 31709 SOL, 94 NA, 94 CL)50 ns内所有相互作用的运算,结果表明83a100ib(250 ns/day以上)>723090ib(220 ns/day以上)>722080tiib(170 ns/day以上)>72rtxib(180 ns/day以上),但83a100ib和723090ib队列常年存在80以上的NJOBS,因此作为成品模拟的前期准备,通常不使用这两个队列。
文件位置:
/fs00/software/singularity-images/ngc\_gromacs\_2021.3.sif
提交代码:
能量最小化(em.lsf)
#BSUB -q 72rtxib
#BSUB -gpu "num=2"
module load singularity/latest
export OMP\_NUM\_THREADS=`echo $LSB_HOSTS | awk '{print NF}'`
SINGULARITY="singularity run --nv /fs00/software/singularity-images/ngc\_gromacs\_2021.3.sif"
${SINGULARITY} gmx grompp -f minim.mdp -c 1aki\_solv\_ions.gro -p topol.top -o em.tpr
${SINGULARITY} gmx mdrun -nb gpu -ntmpi 2 -deffnm em
平衡模拟(nvt)
#BSUB -q 722080tiib
#BSUB -gpu "num=2"
module load singularity/latest
export OMP\_NUM\_THREADS=`echo $LSB_HOSTS | awk '{print NF}'`
SINGULARITY="singularity run --nv /fs00/software/singularity-images/ngc\_gromacs\_2021.3.sif"
${SINGULARITY} gmx grompp -f nvt.mdp -c em.gro -r em.gro -p topol.top -o nvt.tpr
${SINGULARITY} gmx mdrun -nb gpu -ntmpi 2 -deffnm nvt
平衡模拟(npt)
#BSUB -q 722080tiib
#BSUB -gpu "num=2"
module load singularity/latest
export OMP\_NUM\_THREADS=`echo $LSB_HOSTS | awk '{print NF}'`
SINGULARITY="singularity run --nv /fs00/software/singularity-images/ngc\_gromacs\_2021.3.sif"
${SINGULARITY} gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -r nvt.gro -t nvt.cpt -p topol.top -o npt.tpr
${SINGULARITY} gmx mdrun -nb gpu -ntmpi 2 -deffnm npt
成品模拟(md)
#BSUB -q 723090ib
#BSUB -gpu "num=4"
module load singularity/latest
export OMP\_NUM\_THREADS=`echo $LSB_HOSTS | awk '{print NF}'`
SINGULARITY="singularity run --nv /fs00/software/singularity-images/ngc\_gromacs\_2021.3.sif"
${SINGULARITY} gmx grompp -f md.mdp -c npt.gro -t npt.cpt -p topol.top -o md\_0\_1.tpr
${SINGULARITY} gmx mdrun -nb gpu -bonded gpu -update gpu -pme gpu -pmefft gpu -deffnm md\_0\_1
软件信息:
GROMACS version: 2021.3-dev-20210818-11266ae-dirty-unknown
Precision: mixed
Memory model: 64 bit
MPI library: thread\_mpi
OpenMP support: enabled (GMX\_OPENMP\_MAX\_THREADS = 64)
GPU support: CUDA
SIMD instructions: AVX2\_256
FFT library: fftw-3.3.9-sse2-avx-avx2-avx2\_128-avx512
CUDA driver: 11.20
CUDA runtime: 11.40
测试算例:
ATOM 218234 (401 Protein residues, 68414 SOL, 9 Ion residues)
nsteps = 100000000 ; 200 ns
eScience中心GPU测试: 能量最小化(em)、平衡模拟(nvt、npt)使用两个GPU进行模拟,成品模拟(md)使用四个GPU进行模拟。
结论:
能量最小化(em)在任务较少的722080tiib和72rtxib队列中,Run time分别为88.83 ± 12.45和83.25 ± 11.44 s;
平衡模拟(nvt)任务在722080tiib、72rtxib和723090ib队列中,Run time分别为1776.50 ± 181.73、357.00 ± 4.08和309.50 ± 39.06 s;
平衡模拟(npt)任务在722080tiib、72rtxib和723090ib队列中,Run time分别为5411.00 ± 247.49、371.25 ± 6.08和336.50 ± 16.68 s;
成品模拟(md)任务在722080tiib、72rtxib、和723090ib队列中,性能表现差别不大,分别为110.03 ± 55.06、115.83 ± 57.93和107.66 ± 5.90 ns/day,723090ib队列性能表现更为稳定。
综上,建议在能量最小化(em)、平衡模拟(nvt、npt)等阶段 使用排队任务较少的** 72rtxib **队列 ,建议在成品模拟(md)阶段按照任务数量(从笔者使用情况来看,排队任务数量72rtxib<722080tiib<723090ib<83a100ib)、GPU收费情况(校内及协同创新中心用户:72rtxib队列1.8 元/卡/小时=0.45元/核/小时、722080tiib队列1.2 元/卡/小时=0.3元/核/小时、723090ib队列1.8 元/卡/小时=0.3元/核/小时、83a100ib队列4.8 元/卡/小时=0.3元/核/小时)适当考虑队列。