在GPU cluster上进行SCF计算

flyingchow · 发表于 Post on 2021-11-16 07:44:48

本帖最后由 flyingchow 于 2021-11-16 07:47 编辑

今天看到一篇文章，说可以用GPU nodes进行快速的SCF计算。是不是以后量化计算，也可以用GPU加速的意思了？大家一起看看这个文章，希望有大佬能评价一下这个的应用价值。

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.1c00720

喵星大佬 · 发表于 Post on 2021-11-16 08:58:48

不至于，Terachem已经有了很久了，至今仍然掀不起啥风浪

flyingchow · 发表于 Post on 2021-11-16 09:14:09

喵星大佬发表于 2021-11-16 08:58
不至于，Terachem已经有了很久了，至今仍然掀不起啥风浪

Terachem也能叫做“加速”吗?

喵星大佬 · 发表于 Post on 2021-11-16 10:24:00

flyingchow 发表于 2021-11-16 09:14
Terachem也能叫做“加速”吗?

Terachem不就是背景板么

wzkchem5 · 发表于 Post on 2021-11-16 15:38:43

用GPU加速不是多难的事情，问题在于你用GPU是不是比相同价格的CPU加速更多。
比如表面上你看到一块GPU卡能加速2倍，但是你用这一块GPU的钱买CPU、买内存，可能能加速4倍，那这个情况下GPU加速的意义就比较有限

sobereva · 发表于 Post on 2021-11-17 02:51:20

flyingchow 发表于 2021-11-16 09:14
Terachem也能叫做“加速”吗?

Terachem是最有代表性，也为数不多的还算有点实际用处的GPU加速程序

sobereva · 发表于 Post on 2021-11-17 02:51:22

建议看看正好10年前的物理化学学报, 27, 2019-2026 (2011)名叫《GPU引发的计算化学革命》的这篇，以及《首个完全基于GPU的量化软件-TeraChem杂谈及真实性能测试》（http://sobereva.com/137），对比一下理想与现实。

GPU加速量子化学计算这类文章/会议报告，如果之前对GPU加速、量子化学计算了解不多，第一次接触到会high起来：哇！好厉害哦！量子化学要革命了！计算速度要飞跃了！
但是但凡对这方面已经了解得比较多的人，就大概率会觉得乏善可陈。

GPU加速量化计算有两个严重问题
(1)性价比并不高。比如Gaussian的GPU加速，只支持单块卖几万的双精度性能高的Tesla，那点加速程度还远不如拿钱买好点的CPU双路服务器，所以Gaussian的GPU加速几乎没人用（除非正好手头就有现成的tesla）。现在CPU核数越来越多，一块32核而且频率挺高的XEON 8375C也才12500块，有闲钱买那么贵的双精度卡还不如买更好的CPU，这样机子用途还更多。虽然Terachem可以充分利用单精度，从而支持相对便宜得多得多的游戏卡做GPU加速，且加速性能远好于Gaussian的GPU加速，使得它在性价比方面和Gaussian的GPU加速相比高得多，但一方面Terachem功能少，一方面受到挖矿影响，如今游戏卡也卖得贼贵，因此用Terachem的实际性价比依然远不如买CPU服务器。而且，ORCA程序免费，利用RIJCOSX跑DFT速度还相当快，GPU加速的性价比若和CPU跑Gaussian比都不占便宜，就更没法和ORCA比了（连买程序的钱都省了）。
(2)限制非常大。GPU编程复杂度明显比常规编程高得多。虽然一些大矩阵对角化之类有现成的GPU加速的库可用，因而GPU加速倒也不难，然而这些容易GPU加速的环节却通常不是影响量化计算耗时的hot spot。由于GPU编程的复杂度，很多复杂的算法要想高效地实现难上加难，而量子化学里的许多算法就是相当复杂的，没法像经典力场MD一样简单粗暴地加速。比如电子积分，如果GPU加速就只能算相对简单的s、p、d角动量的话，连常用的def2-TZVP基组都用不了。

很多GPU加速文章里的测试数据表面上好看，但那往往都是对特定类型的体系（往往不是实际研究者感兴趣的）、在特定计算级别下（往往不是实际研究者常用的）、在特定硬件下（往往脱离一般用户购买能力或考虑范畴）下测的，所以意义不大。这种文章我没什么兴趣看，只有最终拿出来实际能用的程序我才有兴趣去评论。

顺带一提，量子化学领域GPU加速和分子动力学领域GPU加速有天壤之别，算法的复杂度和算法特征极大地不同（PS：之前还有个纯外行在我博客评论区跟我杠，他非要说是搞量子化学的人不努力，所以量化领域的GPU加速才做不到经典力场MD的水平，真是可笑），所以千万不应因为GPU加速对经典力场的MD如今几乎是必不可少，误以为GPU加速才是量化计算的未来。

flyingchow · 发表于 Post on 2021-11-17 04:02:12

sobereva 发表于 2021-11-17 02:51
建议看看正好10年前的物理化学学报, 27, 2019-2026 (2011)名叫《GPU引发的计算化学革命》的这篇，以及《首 ...

谢谢sob老师评论，看来我还是老老实实用ORCA得了。

喵星大佬 · 发表于 Post on 2021-11-17 08:39:38

本帖最后由喵星大佬于 2021-11-17 08:42 编辑

毕竟MD那头靠GPGPU还是比不过ASIC，Anton3的文章也出来了
2M原子可以到25μs/d，70M原子的完整病毒颗粒可以到近2μs/d

令人震惊

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