如何讓Gaussian 計算飛起來? - 人人焦點
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量化計算無伺服器解決方案,. 零投入,三分鐘讓你的Gaussian 計算飛起來! 1.量化計算如何選擇硬體配置. 由於分子的類型、體系和 ...
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如何讓Gaussian計算飛起來?
2021-01-11Cloudam雲端
「量化窮三代,計算毀一生」?量化計算的硬體配置什麼最重要?不花冤枉錢,3萬元內性價比最高的硬體推薦!學校的計算節點永遠要排隊?研究所的數據中心算力不足?量化計算無伺服器解決方案,零投入,三分鐘讓你的Gaussian計算飛起來!1.量化計算如何選擇硬體配置由於分子的類型、體系和模擬算法,以及各種應用和精度要求,都有不同的計算特點,對計算機硬體(CPU、內存、硬碟、GPU)配置要求有很大的差異,如何選擇好伺服器/工作站的硬體配置,提高計算速度,縮短求解時間,主要看用量子化學計算軟體的算法,及做什麼求解,因爲算法和精度決定了計算特點和求解規模,合理的硬體配置,大大發揮機器性能,縮短求解時間。
1.1量子化學算法、精度與計算成本1.2原子體系規模、算法及硬體配置特點1.3Gaussian軟體的多核並行計算測試(1)基於Gaussian09版本這個測試分別用4核、8核、16核、32核、64核進行求解,從計算結果看,多核並行加速比很理想。
(2)基於Gaussian16版本多核並行計算測試以上數據來源:https://www.hpc.co.jp/library/benchmark/benchmark20150706/這個測試分別對8核、16核、32核、44核進行求解,從計算結果看,多核並行加速比到32核很理想,44核已經對求解沒有多大提升了。
1.4量子化學計算硬體配置特點(1)不同算法的並行計算的核數加速比有所差異,不完全是線性的(2)最新CPU架構和提升頻率,對縮短求解時間非常顯著(3)精度高求解計算量大,對CPU頻率和核數、內存容量、硬碟io要求均有很高要求數據來源:http://www.hpc.co.jp/chem/c_select_hardware.html(4)核數與內存比例爲1:4最爲理想(5)支持TeslaK40或K80的GPU計算,顯存需12GB以上(6)組成集羣的計算節點配置最好採用4核~10核超高頻,效率最高2.基於量子化學計算的硬體配置推薦2.1雙路伺服器配置推薦推薦理由:中端配置的機型,能應對多數Gaussian的應用環境,兼顧HF等內存消耗大的任務。
固態硬碟的加入是爲了應對需要大量頻繁讀寫硬碟的後HF任務。
如以DFT爲主,則可以去掉固態硬碟。
2.2高端雙路伺服器推薦推薦理由:該款CPU擁有多達28核2.0G頻率,可睿頻至2.7G。
其多核並行計算能力能滿足絕大多數計算化學領域的應用需求。
而如果你有GROMACS、AMBER、NAMD、Lammps等支持GPU加速的分子動力學應用需求,則至少需要額外增加RTX2080型號的顯卡。
當然,配備Titan甚至Tesla會有更好的性能,但從性價比考慮並不是很划算。
3.無伺服器解決方案儘管以上兩種硬體配置已經可以應對一般的量化計算應用場景,但隨著軟體、模型、計算機技術的不斷發展,量化計算對於算力的要求也越來越高,傳統的伺服器經常面臨算得慢、算得貴等問題,在需要爭分奪秒的科研競賽中顯得力不從心。
即使是擁有計算中心或超算節點的高校、科研機構和大型科技企業,由於需要服務的人員與項目衆多,也經常需要排隊等待計算資源。
簡單地總結一下,我們發現在量化計算中關於算力需求與當前的實際情況之間形成的矛盾主要有以下幾種:1、算力不足,導致算得慢;2、計算節點同時服務的項目有限,導致需要排隊;3、成本高昂,建立大型計算中心一次性投入巨大,且後期維護成本高昂;4、彈性不足,閒時資源浪費與忙時算力不足的情況交替發生。
那是否有一種方案,即不需要大規模投入和高昂的維護成本,又可以像使用本地機一樣方便地調用大量算力;既能保證算力需求峯值的算力供應,又無需負擔閒時的閒置成本;既能低成本計算普通的任務,也能通過調用大量資源加速完成計算任務?有,這就是被稱爲「量化計算無伺服器解決方案的「雲E彈性算力平台!雲E是基於公有雲的高性能計算雲平台。
通過對阿里雲、騰訊雲、AWS、微軟雲、谷歌雲等五大主流公有雲的資源整合,配合獨有的並行計算調度管理模塊,雲E能爲用戶快速構建與安裝部署一個「獨享式「雲端超算中心資源。
與傳統超算中心以及自建HPC集羣相比,雲E提供了一種快捷、彈性、經濟、安全的公共雲高性能計算服務。
首先,該服務不需要前期投入與運維成本,可以按需購買,即買即用。
雲E在全球擁有25個地域節點,超過10萬台伺服器,整合海量雲端異構資源,提供目前最先進的CPU及GPU在內的多種型號計算資源。
雲E可在10分鐘內啓動上萬台伺服器資源,也可在計算完成後立即關閉,是目前彈性最好的高性能計算雲平台。
爲用戶省去了排隊等待時間,也能根據用戶需要大大加速計算進度。
例如在之前的文章《用FLAREFEP計算相對結合自由能》中就進行過對比測試,測試表示使用雲E彈性算力平台進行GPU加速,在計算成本不變的前提下,計算速度可以上百倍的提升。
其次,雲E通過大規模採購及計算性能優化,能大幅降低資源使用成本。
目前雲E的CPU使用成本低至0.08元/核時。
再次,雲E預集成了Gaussian、GAMESS、NWChem、VirtulFlow等多種量化計算主流框架或軟體,開箱即用,讓使用者只需專注於專業本身,無需再爲硬體設備的配置及部署費心費力。
雲E彈性算力平台具有彈性、便捷、經濟等諸多優勢,能夠幫助使用者提高計算效率、降低計算成本。
目前已有衆多高校、科研機構開始使用雲E作爲量化計算雲平台。
雲E已經幫助使用者完成很多量化計算項目,如VirtualFlow超高通量虛擬篩選、用FLAREFEP計算相對結合自由能、VINA分子對接等。
我們期待爲更多用戶帶來更好的高性能計算體驗。
最新雲端軟體馮建新:力推硬科技發展,打造高性能雲計算「新基建」《藥物開發中的人工智慧:現狀與未來展望(上)》《藥物開發中的人工智慧:現狀與未來展望(下)》技術側鏈虛擬篩選:全PDB和ChEMBL數據分析VirtualFlow實現超高通量虛擬篩選用FLAREFEP計算相對結合自由能關於雲端深圳雲端軟體有限公司(Cloudam)是彈性算力與雲成本優化的技術領導者,爲企業打造一站式的算力雲平台及自動化雲成本優化服務。
雲端軟體推出的雲E算力平台整合了全球主流公有雲近50個地域的高性能計算資源,能爲人工智慧、仿真模擬、生物科技、材料化學等行業提供彈性、高效、經濟的算力支持。
Cloudam成立於瑞典斯德哥爾摩,在深圳及斯德哥爾摩兩地運營,團隊核心成員來自於Oracle、Ericsson、IBM、華爲等知名企業,擁有15年以上的世界500強企業技術服務經驗和研發背景,已成功爲歐洲及中國多家企業提供產品和技術服務。
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