密歇根州立大学Kenneth M. Merz团队JCIM | 采用图形处理单元开展量子力学和分子力学模拟

英文原题：

Quantum mechanics/molecular mechanics simulationson NVIDIA and AMD graphics processing units

通讯作者: Kenneth M. Merz，密歇根州立大学；Andreas W. Götz，加州大学圣地亚哥分校

作者：Madushanka Manathunga, Hasan Metin Aktulga

背景介绍

量子和分子力学（QM/MM）模拟通过将体系划分为不同区域，以提高模拟准确性，控制计算成本，使其在计算化学和生物学领域的应用越来越广泛。在模拟过程中，95%以上的计算时间都用在了QM区域。为了充分利用并行处理和图形处理硬件平台的算力，科研工作者持续在开发新QM算法方向上做出努力。随着GPU的快速发展，在新平台上实现计算化学应用的需求也越来越大。

文章亮点

针对上述需求，2023年1月31日，密歇根州立大学Kenneth M. Merz 教授团队在化学信息学和人工智能研究领域的国际权威学术期刊 Journal of Chemical Information and Modeling 上发表了题为“Quantum mechanics/molecular mechanics simulations on NVIDIA and AMD graphics processing units”的研究论文，系统提高了 QUICK/AMBER 软件在 NVIDIA 显卡上的计算性能，并在 AMD 显卡上移植和优化了相关计算，该研究有助于相关软件在最先进计算平台上的部署应用。

图1：光敏黄蛋白的QM/MM模拟体系

基于 QM/MM 的计算理论和 GPU 的工作原理，作者开发了 CUDA 的代码生成器和优化器用于计算原始积分，并挑选出最佳的代码路径，以提高 QUICK 程序在显卡上的计算性能。同时，作者还讨论了 QUICK 程序在显卡上的移植、优化以及对 AMBER 软件的修改。使用翻译器将 QUICK 在 CUDA 上的代码移植到 AMD GPU 上，实现了 QUICK 程序在 AMD 显卡上的部署。作者根据寄存器的利用率和运行时间，发现了最优的代码路径，并根据内核启动参数与内核性能间的关系，优化启动参数，最终对 AmberTools 程序中的构建系统开展了更新。

图2：NVIDIA 和 AMD 显卡上的 QM/MM 计算性能对比

依托光敏黄蛋白模拟体系（如图1），本研究进一步对 NVIDIA 和 AMD 显卡上的 QM/MM 计算性能开展了比较。结果显示，QUICK 性能的改进使 QM 区的计算速度大幅提高（如图2）。在 QM 区最小的模拟体系中，NVIDIA V100 的运行速度比 AMD MI100 快2.3倍。随着 QM 区变大，二者的性能相似。

综上所述，此项研究提高了 QUICK 程序在 NVIDIA 显卡上的计算性能，使其计算速度提高了数倍；并在 AMD 显卡上移植和优化了 QM/MM 计算方法，对于 QM 区中等大小的模拟体系，其性能与 NVIDIA 相似。该项研究为 AMBER 软件在更广泛的硬件平台上开展 QM/MM 模拟打下了坚实的基础。

转自：“ACS美国化学会”微信公众号

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