超算上使用GPU版Gromacs(2018.3)，cpu/gpu怎么分配比较合适

jimulation

我的体系约50万个原子，模拟50ns。之前在广州超算cpu结点(2692 v2)72核运行需2周，打算在gpu结点(28核gold-6132的cpu,+4块V100的gpu)进行测试，下面是任务提交的脚本内容。

#!/bin/bash
yhrun -N 1 -n 24 -p gpu_v100 gmx_mpi mdrun -s 0703.tpr -v -deffnm 0703 -ntomp 1 -gpu_id 0123 -nb gpu -bonded gpu -pme cpu

提交后，下面是输出到log文件中片段：
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Domain decomposition grid 2 x 6 x 2, separate PME ranks 0
PME domain decomposition: 2 x 12 x 1
...
Using 24 MPI processes
Using 1 OpenMP thread per MPI process
On host gpu47 4 GPUs selected for this run.
Mapping of GPU IDs to the 24 GPU tasks in the 24 ranks on this node:
  PP:0,PP:0,PP:0,PP:0,PP:0,PP:0,PP:1,PP:1,PP:1,PP:1,PP:1,PP:1,PP:2,PP:2,PP:2,PP:2,PP:2,PP:2,PP:3,PP:3,PP:3,PP:3,PP:3,PP:3
PP tasks will do (non-perturbed) short-ranged and most bonded interactions on the GPU
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看了此帖中的介绍http://bbs.keinsci.com/thread-13861-1-1.html，有个不明白的地方，想请教大家：我设置的是24个ranks，且短程非键作用、键结作用都放在gpu上计算，而PME放在cpu上计算，从log输出来看，pme的ranks数为0，意思是不是cpu上计算的内容不计入ranks？只有gpu上的才算？

求指教，谢谢！

jimulation

自顶一个~
还有一个问题求教大家，我对比了"-n 4 -ntomp 6 -nb gpu -pme gpu -npme 1 -bonded gpu "和"-n 4 -ntomp 6 -nb gpu -pme gpu -npme 1 -bonded cpu"，发现前者的pme/f达到1.5左右，后者只有0.3左右。为什么会有这么大的差别呢？我的理解是，把bonded作用放到cpu上计算，那么gpu上只计算短程nonbonded作用，计算量会降低，而pme任务仍然是在1块gpu上计算，这样pme/f应该要升高才对？