PowerEdge:Volta GPU搭載R740でのNAMDパフォーマンス

NVIDIA GPUを使用することでメリットを得られるHPCアプリケーションはいくつかありNAMDはそのようなアプリケーションの1つです。Nanoscale Molecular Dynamics(NAMD)は、大規模な生体分子システムの高性能シミュレーション用に設計された、CHARMM並列プログラミング モデルを使用した、分子動力学シミュレーション用のオープンソース ソフトウェアです。
GPUアクセラレーションのメリットを得るには、NAMD用のCUDAビルドが必要です。CUDAサポートを使用してNAMDをコンパイルする手順については.

を参照してください。この記事では、単一のDell EMC PowerEdge R740サーバーでNVIDIAの最新のVolta GPU V100-32GBを使用したNAMDパフォーマンスについて説明します

PowerEdge R740は、インテルSkylakeプロセッサーを搭載した2Uデュアルソケット サーバーです。最大3基のダブルワイドGPUと高速ネットワーキング アダプターをサポートするように構成できます

表1は、テストに使用されたハードウェア構成とアプリケーションの詳細に関する情報を示しています。2018 年 8 月 17 日付けのこのテスト用に、NAMD のナイトリー ビルド バージョンがコンパイルされました。

       

表 1 ハードウェアおよびソフトウェア構成の詳細

パフォーマンスの結果

NAMDは、それぞれ92K、327K、1066k原子からなるApoA1、F1ATPase、STMVの3つの異なるデータセットでテストされました。Apoa1は、F1ATPaseやSTMVに比べて小さなデータセットです。ここでのパフォーマンス メトリックは「ns/days」です。このセクションに示すデータは、10回のテストの平均に基づいています
図 1 は、3 つのデータセットでの CPU と複数の GPU を使用した場合の NAMD パフォーマンスを示しています。インテルのWebサイトの指示に従って、インテルXeonプロセッサーのNAMDをコンパイルしました。CPUからGPUへのパフォーマンスの向上は、次のグラフに示されています。

 
                                                                         図 1 CPU と GPU での NAMD パフォーマンス

•     パフォーマンスは、さまざまなデータセットにわたるデュアルCPUの結果を基準としています。
•     NAMDのGPUバージョンでは、3つのデータセットすべてでCPUバージョンと比較して最大11.2倍高速化できます。
•     2枚目のGPUカードを追加すると、さらに23%から33%のパフォーマンス向上が測定されました。2つのGPUから3つのGPUテストで、より控えめな6〜9%が観察されました。
   

  また、NAMDは、最高のパフォーマンスを得るために必要なCPUコアの最小数を特定するために、1、2、3 GPUのさまざまなCPUコア数でテストされました。

   

                                                        図2 異なるCPUコア数とGPUでのSTMVのパフォーマンス

•     図2に示すように、使用するCPUコア数が少なすぎるとパフォーマンスに悪影響を及ぼし、コア数が増えるとパフォーマンスが向上します
•     20+ CPUコアを搭載した1つのV100をテストすると、良好なパフォーマンスが得られました。20を超えるコアを使用すると、さらに2〜3%のパフォーマンス上の利点があります。
•     この検定は、他の2つのデータセットであるApoA1とF1ATPaseでも実施されました。これらでも同様のパフォーマンス動作が観察されました。
   

  
   

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  サマリー

  ここでは、Dell EMC PowerEdge R740サーバーとNVIDIA Volta V100-32GB GPUでのNAMDパフォーマンス結果を示しています。GPUを使用する場合、CPUのみのテストと比較して~6.6倍から11.2倍の高速化が見込まれます。3枚のV100カードを搭載したR740サーバーは最高のパフォーマンスを提供しますが、2枚のV100カードを搭載したR740は、3つのGPU構成の91%以内にあります。予算に制限がある場合は、CPUと比較して最大8倍の高速化が可能なため、R740あたり1つのGPUを選択することをお勧めします。さまざまなCPUコアとGPUを使用したテストも実施されましたが、使用するCPUコアが少なすぎると(テストでは20コア未満)、GPUテストでのNAMDパフォーマンスが低下することがわかりました。