Gaussian 16、VASP、Q-Chem、Amber等化學運算 GPU-Accelerated 解決方案

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這個解決方案是針對有支援GPU加速的科學運算軟體所設立(如 : VASP、Molpro等 ...)，我們能提供給使用者一個含有nvidia GPU的科學計算環境，其中GPU又以kepler架構為主且支援 single-precision、double precision記憶體大小於12Gb~24Gb之間，系統方面我們能做到讓使用者開機就能計算不需要煩惱過多的設定。

 

VASP 的運行速度現已提高2.5到4倍

維也納大學 VASP 推出支援 GPU 加速器的新版 VASP v 5.4.1，以加快研發新事物的腳步，在GPU 加速運算的加持下，研究人員完成模擬作業的時間可以加快2.5到4倍。

Several core algorithms of VASP have been ported to run on GPU accelerated hardware, e.g.:

  • Blocked-Davidson and RMM-DIIS
  • Hybrid functionals
  • Application of the real-space projection operators

 

 

 

Q-Chem 的 GPU 運算效能

右圖為使用S1070 GPU及intel Xeon E5462 2.8GHz CPU 運行同一範例計算的效能差別

Q-Chem 目前提供可使用GPUs加速運算 RI-MP2 calculations .

 

最新版AMBER 16 GPU 全面支援 PMEMD算法，其內容包含AMBER 14 的特色重點以及新增以下特點 :

  1. Support for semi-isotropic pressure scaling.
  2. Support for the Charmm VDW force switch.
  3. Enhances NMR restraint support and R^6 averaging support
  4. Gaussian accelerated molecular dynamics.
  5. Expanded umbrella sampling support.
  6. Constant pH and REMD Constant pH support.
  7. Support and significant performance improvements for the latest Maxwell and the soon to be released Pascal GPUs from NVIDIA.
  8. Adaptively biased MD (coming soon via automatic update).
  9. Thermodynamic Integration, FEP and MBAR (coming soon via an automatic update).

 

 

Gaussian 16 GPU 運算加速

在Linux的作業系統環境下Gaussian 16目前能夠使用Nvidia K40和K80的GPUs來進行運算。

較早期的GPU則未有足夠的運算能力及記憶體滿足執行Gaussian 16的運算 ，且Gaussian 16也尚未支援 Tesla-Pascal 系列的GPU。

GPUs 在大型分子的 DFT energies, gradients and frequencies (for both ground and excited states) 的運算都是有效的, 但是對於較小型分子運算則是無效的 .  另外也包括 post-SCF calculations 諸如 MP2 or CCSD也是無效的.

 

Molpro 的 GPU運算加速

Molpro 的 "Density-fitted MP2 (DF-MP2), density
fitted local correlation methods (DF-RHF, DF-KS), DFT"算法能夠支援GPU加速但不包含 (EOM-)CCSD.