PowerEdge: NAMD-Performance auf R740 mit Volta-GPUs

Es gibt mehrere HPC-Anwendungen , die von der Verwendung von NVIDIA-GPUs profitieren können, und NAMD ist eine solche Anwendung. Nanoscale Molecular Dynamics (NAMD) ist eine Open-Source-Software für die Simulation der Molekulardynamik, die das parallele Programmiermodell CHARMM verwendet und für die Hochleistungssimulation großer biomolekularer Systeme entwickelt wurde. 
Um von der GPU-Beschleunigung zu profitieren, ist ein CUDA-Build für NAMD erforderlich. Anweisungen zum Kompilieren von NAMD mit CUDA-Unterstützung finden Sie hier .

In diesem Artikel werden wir die NAMD-Leistung mit der neuesten Volta-GPU V100-32 GB von NVIDIA in einem einzigen Dell EMC PowerEdge R740-Server besprechen.

Der PowerEdge R740 ist ein 2-HE-Server mit zwei Sockeln und Intel Skylake Prozessoren. Er kann so konfiguriert werden, dass bis zu 3 GPUs mit doppelter Breite und ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerkadapter unterstützt werden.

Tabelle 1 zeigt Informationen zur Hardwarekonfiguration und Anwendungsdetails, die für die Tests verwendet werden. Für diesen Test wurde eine nächtliche Buildversion von NAMD vom 17.08.2018 kompiliert.

       

Tabelle 1: Details zur Hardware- und Softwarekonfiguration

Performanceergebnisse

NAMD wurde mit drei verschiedenen Datensätzen getestet: ApoA1, F1ATPase und STMV, die aus 92 K, 327 K bzw. 1066k Atomen bestehen. Apoa1 ist ein kleineres Datenvolumen im Vergleich zu F1ATPase und STMV. Die Performancekennzahl hier ist "ns/days". Die in diesem Abschnitt dargestellten Daten basieren auf dem Durchschnitt von 10 Tests.
Abbildung 1 zeigt die NAMD-Performance mit CPU und mehreren GPUs auf drei Datasets. Anweisungen von der Intel Website wurden befolgt, um NAMD für Intel Xeon Prozessoren zu kompilieren. Die Leistungsverbesserung von CPU zu GPU ist in der folgenden Grafik dargestellt.

 
                                                                         Abbildung 1: NAMD-Leistung auf CPU und GPUs

•     Die Performance ist relativ zu den Ergebnissen mit zwei CPUs in den verschiedenen Datasets.
•     Die GPU-Versionen von NAMD bieten eine bis zu 11,2-fache Geschwindigkeit im Vergleich zur CPU-Version für alle drei Datasets.
•     Eine zusätzliche Leistungssteigerung von 23 % bis 33 % wurde gemessen, als die zweite GPU-Karte hinzugefügt wurde. Bei zwei GPUs zu drei GPU-Tests wurden bescheidenere 6-9 % beobachtet.
   

  NAMD wurde auch mit einer unterschiedlichen Anzahl von CPU-Cores über 1, 2 und 3 GPUs hinweg getestet, um die Mindestanzahl an CPU-Cores zu ermitteln, die für eine optimale Performance erforderlich ist.

   

                                                        Abbildung 2 STMV-Leistung mit unterschiedlicher CPU-Core-Anzahl und GPUs

•     Wie in Abbildung 2 dargestellt, hat die Verwendung von zu wenigen CPU-Cores negative Auswirkungen auf die Performance und die Performance verbessert sich, wenn wir die Anzahl der Cores erhöhen
•     Das Testen eines V100 mit 20+ CPU-Kernen hat eine gute Leistung erzielt. Bei einer Nutzung von mehr als 20 Cores ergeben sich zusätzliche 2 bis 3 % Leistungsvorteil.
•     Dieser Test wurde auch an den anderen beiden Datensätzen ApoA1 und F1ATPase durchgeführt. Bei ihnen wurde ein ähnliches Leistungsverhalten beobachtet.
   

  
   

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  Zusammenfassung

  Die NAMD-Performanceergebnisse auf dem Dell EMC PowerEdge R740-Server und NVIDIA Volta V100-GPUs mit 32 GB wurden hier dargestellt. Bei Verwendung von GPUs gibt es eine ~6,6- bis 11,2-fache Beschleunigung gegenüber reinen CPU-Tests. Ein R740-Server mit 3 V100-Karten bietet die beste Performance, während ein R740-Server mit 2 V100-Karten innerhalb von 91 % der Konfiguration mit drei GPUs liegt. Wenn das Budget begrenzt ist, wäre eine GPU pro R740 eine gute Wahl, da sie im Vergleich zur CPU eine bis zu 8-fache Geschwindigkeit bietet. Es wurden auch Tests mit verschiedenen CPU-Cores und GPUs durchgeführt, und wir haben festgestellt, dass die Verwendung von zu wenigen CPU-Cores (weniger als 20 Cores in unseren Tests) die NAMD-Leistung bei GPU-Tests reduziert.