Scalable Molecular Dynamics on High-Performance Multi-GPU Systems

Abstract

Los sistemas de simulación de dinámica molecular aúnan los esfuerzos de distintas disciplinas para poder recrear elmente las interacciones entre elementos a nivel atómico, en un entorno simulado. Estas simulaciones tienen en cuenta los movimientos y equilibrios de energía necesarios, imitando el movimiento real de los átomos y sus interacciones durante un espacio de tiempo nito. Estas simulaciones son necesarias para estudiar propiedades que serían imposibles de capturar de forma analítica, ayudando en la investigación de nuevas drogas y medicamentos. El hecho de poder predecir las interacciones y formas de ciertas proteínas usando programas informáticos permite a las empresas farmacéuticas ahorrar tiempo y dinero en sus investigaciones. Sin embargo, los sistemas de simulación molecular están limitados por la capacidad de cálculo de los ordenadores actuales. Las mediciones de tiempo de simulación se dan en el orden de nanosegundos/día , dando a entender que para obtener los movimientos durante un corto espacio de tiempo simulado es necesario mucho tiempo real . Por ejemplo, si se quisiera representar un nanosegundo de movimientos de un pequeño sistema formado por unos 92. 224 átomos, podrían ser necesarios hasta 14 días de tiempo de cómputo en un ordenador monoprocesador. La complejidad de los cálculos realizados para simular los movimientos físicos de los átomos que componen el sistema es tan alta que a día de hoy es impensable realizar simulaciones moleculares en tiempo real. Es muy necesario reducir los tiempos de cómputo. Para poder dar una respuesta relativamente rápida, las simulaciones moleculares se llevan a cabo en entornos virtuales ejecutados en sistemas informáticos con gran capacidad de cálculo. Desde sus inicios se han desarrollado distintas técnicas para poder acelerar los cálculos aprovechando las características de los sistemas informáticos de alto rendimiento. Con la evolución de los sistemas de computadores paralelos como clústeres o multiprocesadores, se ha conseguido gran reducción de los tiempos de simulación. En concreto, las arquitecturas de tarjetas grá cas o GPUs han proporcionado un gran incremento en el rendimiento de multitud de aplicaciones, gracias a sus características masivamente paralelas. La popularidad de las GPUs ha aumentado tanto que es fácil encontrar máquinas de altas prestaciones que tengan instaladas varias tarjetas grá cas programables para acelera los cálculos. En concreto, resultan ser un gran apoyo hardware para los sistemas de simulación molecular, reduciendo drásticamente los tiempos de simulación para muchos de los algoritmos utilizados. El trabajo que aquí se presenta está centrado en la explotación de los sistemas multi-GPU para acelerar el cálculo de las simulaciones de dinámica molecular. Entre otros objetivos, se pretende dar un nuevo enfoque en el uso de estas arquitecturas, explotando sus características como nodos de cómputo autónomos. Para poder llevar a cabo esta tarea se han desarrollado diversas herramientas y algoritmos nuevos. En concreto, se ha desarrollado un algoritmo de empaquetado de datos para comunicaciones directas entre GPUs. Éste algoritmo tiene la particularidad de que se ejecuta completamente en GPU, evitando perder tiempo moviendo datos entre CPU y GPU. También se han investigado distintas formas de partición espacial para sistemas moleculares, seleccionando el más adecuado para entornos multiGPU. Se han introducido mejoras para algoritmos de dinámica molecular de cálculo de fuerzas largas, optimizando el método Multigrid Summation Method (MSM). Por último, dado que los entornos con mayor cantidad de GPUs disponibles suelen ser sistemas tipo cluster de memoria distribuida, se ha portado el código a estos sistemas y se han realizado pruebas de escalabilidad con resultados óptimos para simulación de moléculas de gran tamaño. Esta tesis continúa el trabajo de investigación iniciado por la compañía Plebiotic S.L. en colaboración con el Grupo de Modelado y Realidad Virtual (GMRV) del departamento de Ciencias de la Computación, Arquitectura de la Computación, Lenguajes y Sistemas Informáticos y Estadística e Investigación Operativa de la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. En las siguientes secciones se muestra el estado del arte en ámbito de dinámica molecular, los objetivos marcados, un resumen del trabajo realizado, y las conclusiones que se han podido extraer de las pruebas realizadas.