Новости

30.05.2015

Новое техническое обновление ядра: OpenMM (GPU) и Gromacs (CPU)

Мы много работали, чтобы улучшить производительность OpenMM, особенно OpenCL, использующийся сейчас в Folding@home. Мы имеем замечательные новости для прессы. Критерии теста производительности размещены по адресу http://wiki.simtk.org/openmm/BenchmarkOpenMMDHFR. Они используют самый последний код OpenMM, который будет в OpenMM 6.3. Они используют CUDA 6.5 и запущены на Titan X. Все числа в наносек\день
Тип теста Вычисление__CUDA___OpenCL
Implicit,------------2 fs------------471---------366
Implicit,------------5 fs------------684---------589
Explicit-RF,--------2 fs------------305---------265
Explicit-RF,--------5 fs------------508---------460
Explicit-PME,------2 fs------------161---------164
Explicit-PME,------5 fs------------318---------354
Мы особенно рады числам OpenCL PME. Ведущий разработчик OpenMM Peter Eastman много работал для этого релиза и сейчас оно быстрее, чем CUDA(для Titan X). Любопытно, что это не так для GTX 980. Оно все еще медленнее, чем CUDA, хотя уже намного лучше, чем раньше.

Это будет внедрено в обновлении ядра Folding@home. Для участников с GPU, PPD должно увеличиться, за счет расширения возможностей нового кода.

Важно подчеркнуть, что участники SMP/CPU не получат новой производительности(следовательно и PPD) в этом обновлении, ведущий разработчик Joseph Coffland усердно работает над новым ядром Gromacs и это должно дать преимущества в производительности, поскольку мы обкатываем поддержку AVX для FAH.

Original link