GPGPU를 활용한 분자동역학 계산 by 바죠

트랙백:GPGPU(범용 그래픽카드)를 이용한 분자동역학


놀라운 그래픽 카드의 계산 능력을 활용한 과학기술 계산의 시대가 열릴 수 있을것인가?

관련 매뉴스크립트:
0709.3225v1_GPGPU_MD.pdf

네덜란드 그룹의 논문이군요. 특히, Frenkel 교수가 관여한 논문입니다. Frenkel & Smit의 책으로 유명하신 교수님이십니다.
아무튼, 한 발 앞선 개인기를 이용한 분자동역학 논문인것 같습니다.
short-range, long-range MD, 난수발생 프로그램들에서 각각 80, 40, 150 배에 해당하는 speedup을 얻었다고 합니다.
10^7 flops/$의 효율로 standard MD를 수행할 수 있다는 것이 결론입니다.

당연히(?) 새로운 프로그래밍 기법을 배워야 합니다. fortran90으로 일을 할 수 없습니다. 현재는 single precision 만 지원한다고 합니다. 슈퍼컴퓨팅이 탄생할 수도 있다고 봅니다. 데이터 병렬화를 기본으로한 알고리듬이 유용하게 사용될 수 있다고 합니다.

CPU: task 병렬화
GPU: data 병렬화

올 연말에 double precision 계산 가능할 것으로 예상, 250 Gigaflops 가능할것으로 예상 함.

General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU, also referred to as GPGP and to a lesser extent GP²)
http://www.gpgpu.org/
http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU

응용 계산에 집중하고 있는 많은 연구자들이 관심을 가질만 한 아이템이 아닌가 생각합니다.
슈퍼컴퓨터, 병렬컴퓨팅으로 흘러오다가 이제 그래픽카드까지 사용하는 사태가 발생할지 두고 볼일 입니다.




cf. 이전에 정리해둔 GPGPU를 활용한 계산 방법 소개:
http://incredible.egloos.com/3293147

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덧글

  • CMP 2010/12/03 10:26 # 삭제 답글

    궁금한것이 있는데, 왜 MD에서 빠른 계산이 필요한 것인가요? 혹시 그래야지만 더 많은 particle을 계산함으로써 계산의 정확도를 높이는 것이 이유인가요?
  • 바죠 2010/12/03 10:40 # 삭제

    MD는 시간에 따른 시스템의 변화 (예를들어 입자의 운동, 전체적인 운동 포함)
    또는 시스템의 통계적 관찰(예를들어 주어진 압력, 온도에서) 평형상태에 도달했을 때, 전체 물성을 연구하는 목표로 사용됩니다.

    두가지 모두, 긴시간, 많은 입자의 수를 확보할 때, 통계적으로 정확한 처리가 가능합니다.
    따라서, 많은 입자, 긴 시간 시뮬레이션을 할 수 있다면 보다 정확한 계산을 할 수 있습니다. 계산의 정확도는 많은 원자수, 긴시간으로 부터 온다고 할 수 있습니다.

    주로, 원자간 힘 계산, 에너지 계산이 가장 시간이 많이 걸리는 부분입니다. 원자수를 N이라고 할 때,
    대부분의 경우, O(N^2), O(N^3)의 복잡도를 가지게 됩니다. 전자 입자간 상호작용, 후자는 양자역학적 상태함수의 직교성으로부터 나오게 됩니다.

    MD에서 한 스텦에 한 번의 힘계산만을 수행하는 알고리듬(velocity Verlet)을 사용하는것이 매우 타당합니다.
  • 바죠 2010/12/03 10:44 # 삭제

    보다 자세한 설명은 아래의 URL을 참고하십시요.

    http://incredible.egloos.com/1679232

  • CMP 2010/12/03 10:45 # 삭제 답글

    아, 네 그렇군요. 감사합니다. ^^
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