高度計算機はHPCテックにお任せください。

　“ lammps ” テストレポートを頂きました。

　　NVIDIA TESLA K80 を２基搭載した “GPU TEST DRIVE Trial ２号機” を使用して

　分子動力学シミュレータ lammps での計算時間を調査しました。

 

ソフト

 　分子動力学シミュレータ　lammps

 

計算内容

 　Born-Mayer-Huggins型ポテンシャルを100ステップ計算するのに要する時間を調査

　 http://lammps.sandia.gov/doc/pair_born.html

 

原子数

 　　  30,000
 　　  60,000
 　　120,000
 　　400,000
 　　800,000

 

ハードウェアスペック　-　GPU TEST DRIVE Trial ２号機　〔HPCT W220gs〕

 　　GPU：NVIDIA TESLA K80 x2

 　　CPU：Intel Xeon E5-2640v3 x2
 　 　　 　（8Core, 2.60GHz, 20M Cache, TDP 90W)
 　　RAM：DDR4-2133 ECC REG 128GB（16GB×8）
 　　VGA：NVIDIA Geforce GT740（Onboard Off）
 　　HDD：1TB
 　　O S：CentOS 6.6 x86_64
 　　CUDA Toolkit 7.5 & 7.0

 

 　　HPCT W220gs
 　　https://archive-lib.hpctech.co.jp/gpuproduct/hpct-w220gs.html

 

■ 結果ポート

　電機会社 Ｊ様よりより頂いたレポートです。

　TESLA K80を使用することで、TESLA K40の約４割スピードアップすることを確認しました。また、Born-Mayer-Huggins型ポテンシャルの長距離相互作用の計算における高速フーリエ変換に対しては、GPUは並列性能が悪い結果となりました。
　各グラフは原子数ごとに分けており、縦軸には計算時間を、横軸にはCPU、GPUの並列数を表します。

 

グラフ

 

 ▲クリックすると拡大します。　　　

 

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TESLA K40との比較

 　原子間ポテンシャルの計算時間 (pair) で比較すると、TESLA　K80 デュアルGPUの半分しか使わない場合はTESLA K40よりも遅くなりますが、デュアルGPUをそのまま2つ使えば TESLA K40よりも約4割スピードアップしました。また、長距離相互作用の計算時間 (kspace)では、TESLA K80において使用するGPUを増やすと却って計算時間が増加しました。CPU計算はスケーリングしており、GPU特有の問題と推測されます。

 

■ 感 想

 　lammps に対して GPU計算は相性が良く、CPUよりも圧倒的に速い事が確認できました。また、TESLA K80 を使用すると TESLA K40 よりも 約４割スピードアップ し、最新機の能力向上を確認できました。