[논문 리뷰] Performance Analysis Cluster and GPU Computing Environment on Molecular Dynamic Simulation of BRV-1 and REM2 with GROMACS

Heru Suhartanto, Arry Yanuar외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 10. 16.

Protein Structure and Dynamics참고 문헌 7인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 BRV-1 및 REM2 화합물에 대한 GROMACS 기반 분자 동역학 시뮬레이션을 16노드 클러스터와 GPU 가속화된 PC에서 평가한다. GTX 470 GPU를 사용하여 저자들은 클러스터 설정 대비 11–12배의 성능 향상을 달성하였으며, 이는 GPU 컴퓨팅이 비용의 25%에 불과한 수준에서 뛰어난 성능을 제공함을 보여주며, 고성능 분자 동역학 워크로드에 대해 매우 효율적인 대안임을 입증한다.

ABSTRACT

One of application that needs high performance computing resources is molecular d ynamic. There is some software available that perform molecular dynamic, one of these is a well known GROMACS. Our previous experiment simulating molecular dynamics of Indonesian grown herbal compounds show sufficient speed up on 32 n odes Cluster computing environment. In order to obtain a reliable simulation, one usually needs to run the experiment on the scale of hundred nodes. But this is expensive to develop and maintain. Since the invention of Graphical Processing Units that is also useful for general programming, many applications have been developed to run on this. This paper reports our experiments that evaluate the performance of GROMACS that runs on two different environment, Cluster computing resources and GPU based PCs. We run the experiment on BRV-1 and REM2 compounds. Four different GPUs are installed on the same type of PCs of quad cores; they are Gefore GTS 250, GTX 465, GTX 470 and Quadro 4000. We build a cluster of 16 nodes based on these four quad cores PCs. The preliminary experiment shows that those run on GTX 470 is the best among the other type of GPUs and as well as the cluster computing resource. A speed up around 11 and 12 is gained, while the cost of computer with GPU is only about 25 percent that of Cluster we built.

연구 동기 및 목표

• GROMACS를 사용한 분자 동역학 시뮬레이션의 성능을 클러스터 및 GPU 컴퓨팅 환경에서 평가하는 것.
• 고성능 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 대규모 클러스터 배포의 비용 효율적인 대안을 규명하는 것.
• 동일한 4코어 PC 하드웨어에서 다양한 GPU 모델을 사용한 GPU 가속의 확장성과 효율성을 평가하는 것.
• GPU 기반 시스템이 인도네시아 약용 식물 화합물 시뮬레이션에서 속도 및 비용 효율성 측면에서 기존 클러스터를 능가할 수 있는지 판단하는 것.

제안 방법

• 16노드 클러스터(4코어 PC로 구성됨)에서 BRV-1 및 REM2의 분자 동역학 시뮬레이션을 GROMACS를 사용하여 수행하였다.
• 동일한 4코어 PC에 GeForce GTS 250, GTX 465, GTX 470, Quadro 4000의 네 가지 GPU를 배치하여 성능을 비교하였다.
• 모든 GPU 구성과 클러스터 환경에서의 시뮬레이션 실행 시간 및 성능 지표를 측정하였다.
• GPU 설정과 클러스터 구성 간의 시뮬레이션 시간을 비교하여 속도 향상 비율을 계산하였다.
• GPU 시스템의 총 하드웨어 비용을 클러스터 설정과 비교하여 비용 효율성을 평가하였다.
• 공정한 플랫폼 간 비교를 위해 일관된 파arameter를 사용한 표준 GROMACS 워크로드를 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BRV-1 및 REM2 화합물에 대해 GPU 기반 PC에서의 GROMACS 분자 동역학 시뮬레이션 성능은 16노드 클러스터와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ2 GTS 250, GTX 465, GTX 470, Quadro 4000 중에서 어느 GPU 모델이 GROMACS 시뮬레이션에서 가장 높은 성능 향상을 제공하는가?
• RQ3 최고 성능을 보인 GPU 설정이 클러스터 환경 대비 달성한 속도 향상 비율은 얼마인가?
• RQ4 유사하거나 더 높은 성능을 달성할 때 GPU 기반 시스템의 비용은 클러스터 설정과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 GPU 가속 시스템은 분자 동역학 시뮬레이션에서 대규모 클러스터의 비용 효율적인 대안이 될 수 있는가?

주요 결과

• GTX 470 GPU는 테스트한 모든 GPU 중에서 가장 높은 성능를 보였으며, GTX 465 및 GTS 250를 모두 능가하였다.
• GTX 470 기반 시스템은 16노드 클러스터 환경 대비 약 11~12배의 속도 향상을 달성하였다.
• GTX 470를 장착한 GPU 기반 PC의 비용은 16노드 클러스터 시스템 총 비용의 약 25%에 불과하였다.
• 클러스터 환경는 성능 비교의 기준이 되었지만, 속도 및 비용 효율성 측면에서 GPU 설정에 뒤지지 않았다.
• 결과적으로 GPU 가속 시스템은 분자 동역학 시뮬레이션에서 기존 클러스터의 매우 실현 가능하고 효율적인 대안임을 시사한다.
• 이 연구는 GPU 컴퓨팅이 BRV-1 및 REM2와 같은 생분자 시스템의 정확성과 신뢰성을 유지하면서도 시뮬레이션 시간을 크게 단축시킬 수 있음을 확인한다.