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GROMACS is an engine to perform molecular dynamics simulations and energy minimization.
Voir les manuels d'utilisation sur http://manual.gromacs.org/documentation/current/index.html
Pour sélectionner la version voulue : utiliser les modules
Par exemple :
module load gromacs/2019
Un seul fichier module existe. Le nom de l'exécutable change en fonction du mode de fonctionnement souhaité :
gmx
pour la version sans MPI en simple précisionmdrun_mpi
pour la version avec MPI et partition normal
et assimiléesmdrun_avx2
pour la version avec MPI et partition cluster-e5v4
et assimiléesmdrun_gpu
pour la version GPU pour les K20 (non testée)mdrun_gpu_avx2
pour la version GPU pour les K40 (non testé) et les GTX1080TILes benchmarks suivants ont été réalisés sur une simulation de DHFR (une petite protéine), qui est couramment utilisée pour des benchmarks. Le système contient environ 23000 atomes. Il est possible de paralléliser de deux manières différentes :
Voici un tableau des performances relevées avec Gromacs 5.0.2 compilé avec les compilateurs intel :
nb_coeurs ntasks(MPI) cpus-per-task(openMP) GPU Performance(ns/day) 2 2 1 0 10.955 4 4 1 0 14.817 8 8 1 0 21.747 16 16 1 0 64.457 32 32 1 0 110.067 64 64 1 0 156.836 128 128 1 0 268.282 256 256 1 0 255.346 #ici, on dépasse la limite de 100 atomes par coeur. Ça devrait mieux fonctionner avec un plus gros système 256 128 2 0 291.507 # pour un grand nombre de coeurs, il devient intéressant de diminuer le nombre de processus MPI au profit d'openMP 8 1 8 1 82.490 8 2 4 2 82.217 # la puissance à 2 GPU est limitée par le nombre de coeurs 16 2 8 2 118.781 16 1 16 1 112.530 # pas d'intérêt d'utiliser les 2 CPU pour 1 GPU, mais on constate également la limite du nombre de CPU.
Ne sont présentées ici que les configurations les plus rapides. En effet, sur CPU uniquement, openMP n'est efficace que pour des gros systèmes sur un grand nombre de coeurs. Avec moins de 256 coeurs, on constate une dégradation de performance quel que soit le nombre de threads openMP par processus MPI.
Avec des GPU, c'est différent. Il faut utiliser au moins un processus thread-MPI par GPU. Ensuite, on ajuste le nombre de threads openMP pour obtenir le nombre de coeurs voulu. En pratique, utiliser plus d'un thread-MPI par GPU dégrade la performance.
On constate qu'avec GPU on semble être limité par le nombre de CPU. À noter qu'il n'est pas possible d'utiliser plus que 16 coeurs (la partition Slurm ne contient que le noeud GPU). Ce comportement peut aussi être différent pour des plus gros sytèmes.
#!/bin/bash #SBATCH --partition=normal #SBATCH --ntasks=16 #SBATCH --cpus-per-task=1 #SBATCH --threads-per-core=1 #SBATCH --mem-per-cpu=1000 #SBATCH --time=2-00:00:00 #SBATCH --nodes=1-4 # the --nodes option sets the minimum and maximum number of cores. It is good to set the maximum to ntasks/16 to limit jobs spread on many many nodes. module load gromacs export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK mdrun="srun --kill-on-bad-exit=1 mdrun_mpi" #without the option, the job hangs and is not terminated when it fails. grompp="gmx grompp" # for gromacs version 5 and later if [ -r "state.cpt" ] ; then # if state.cpt exists in the current directory, that means we are in scratch and the calculation has run already restart="TRUE" else restart="FALSE" fi # restart="FALSE" # you can force a restart or not with this line if [ "$restart" == "TRUE" ] ; then MIN=false # we assume min step is done the first day #WORKDIR has to be where the data is, i.e. in scratch / inside the results.* folder. So submit this batch file from there. WORKDIR="$PWD" sleep 30 # to make sure all processes from the previous job are killed restartoptions="-cpi state.cpt -append" else # options for the beginning of the run MIN=true simname=`basename $PWD` WORKDIR="$HOME/scratch/gromacs/run.$SLURM_JOB_ID.gromacs.$simname" # # Directory used to store the results # mkdir -p $WORKDIR || { echo "ERROR Creating the working directory" exit 1 } cp * $WORKDIR ln -sfn $WORKDIR "results.$SLURM_JOB_ID" # create symbolic link to scratch cd $WORKDIR restartoptions="" fi cd $WORKDIR if [ $MIN = "true" ]; then $grompp -f em.mdp -c md.gro -n md.ndx -p md.top -o em.tpr $mdrun -s em.tpr -o em.trr -c em.gro -e em.edr -g em.log $grompp -f pr.mdp -c em.gro -n md.ndx -p md.top -r em.gro -o pr.tpr $mdrun -s pr.tpr -o pr.trr -c pr.gro -e pr.edr -g pr.log mv pr.gro 0.gro fi #use the following line if you want to prolong a simulation that crashed or terminated normally. #if you just want to finish it after a crash, comment it. #adjust the -until option to the total amount of ps you want to have. #gmx convert-tpr -s md.tpr -o md.tpr -until 1000000 # tricky part: submit the same job, that will only be run after the current one crashes. sbatch -d afternotok:$SLURM_JOB_ID $0 if [ "$restart" == "FALSE" ] ; then $grompp -f md.mdp -c 0.gro -n md.ndx -p md.top -o md.tpr fi #the -cpi option will use your checkpoint to restart the calculation and continue writing to your files. $mdrun -s md.tpr -o md.trr -x md.xtc -c md_out.gro -e md.edr -g md.log $restartoptions rm -f md.trr # remove the big file (>1GB) after the calculation rm -f #* # remove the backup files
#!/bin/bash #SBATCH --partition=gpu #SBATCH --qos=gpu #SBATCH --gres=gpu:1 #SBATCH --ntasks=1 #SBATCH --cpus-per-task=8 #SBATCH --threads-per-core=1 #SBATCH --mem-per-cpu=1000 #SBATCH --time=7-00:00:00 module load gromacs/5.0.2-gpu export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK WORKDIR="$HOME/scratch/$SLURM_JOB_ID" MIN=true grompp=grompp mdrun="mdrun" # Directory used to store the results mkdir $WORKDIR || { echo "ERROR Creating the working directory" exit 1 } cp * $WORKDIR cd $WORKDIR if [ $MIN = "true" ]; then $grompp -f em.mdp -c md.gro -n md.ndx -p md.top -o em.tpr $mdrun -s em.tpr -o em.trr -c em.gro -e em.edr -g em.log $grompp -f pr.mdp -c em.gro -n md.ndx -p md.top -r em.gro -o pr.tpr $mdrun -s pr.tpr -o pr.trr -c pr.gro -e pr.edr -g pr.log mv pr.gro 0.gro fi $grompp -f md.mdp -c 0.gro -n md.ndx -p md.top -o md.tpr $mdrun -s md.tpr -o md.trr -x md.xtc -c md_out.gro -e md.edr -g md.log rm -f md.trr # remove the uncompressed trajectory after the calculation rm -f \#* # remove backup files
#!/bin/bash #SBATCH --partition=gpu #SBATCH --qos=gpu #SBATCH --gres=gpu:2 #SBATCH --ntasks=2 #SBATCH --cpus-per-task=8 #SBATCH --threads-per-core=1 #SBATCH --mem-per-cpu=1000 #SBATCH --time=7-00:00:00 module load gromacs/5.0.2-gpu export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK WORKDIR="$HOME/scratch/$SLURM_JOB_ID" MIN=true grompp=grompp mdrun="mdrun" # Directory used to store the results mkdir $WORKDIR || { echo "ERROR Creating the working directory" exit 1 } cp * $WORKDIR cd $WORKDIR if [ $MIN = "true" ]; then $grompp -f em.mdp -c md.gro -n md.ndx -p md.top -o em.tpr $mdrun -s em.tpr -o em.trr -c em.gro -e em.edr -g em.log $grompp -f pr.mdp -c em.gro -n md.ndx -p md.top -r em.gro -o pr.tpr $mdrun -s pr.tpr -o pr.trr -c pr.gro -e pr.edr -g pr.log mv pr.gro 0.gro fi $grompp -f md.mdp -c 0.gro -n md.ndx -p md.top -o md.tpr $mdrun -s md.tpr -o md.trr -x md.xtc -c md_out.gro -e md.edr -g md.log rm -f md.trr # remove the uncompressed trajectory after the calculation rm -f \#* # remove backup files