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2016/03/10

[GPU TEST DRIVE REPORT] 電機会社 J様

 “ 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
   http://www.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。   

 

 クリックすると拡大します。   

 

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。

 

 

 

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