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GPU上分子模拟的量子飞跃

研究人员开发开源软件来简化现代计算机上的计算科学

多gpu加速的B3LYP/6-31G**密度泛函理论核梯度计算与量子相互作用计算核(QUICK)程序的一系列有机分子和蛋白质。基准测试是在SDSC Expanse超级计算机上进行的。(图片来源:M. Manathunga, A. W. Goetz, B. Tolo)

研究人员和社会都对开发用于能源储存和药物发现等领域的改良材料感兴趣。量子力学(QM)是一种在原子和亚原子尺度上描述自然物理性质的理论,是开发这些有用的、未来产品的分子和材料科学家的基础。

挑战是,QM计算描述了分子的许多性质和它们所占的材料需要大量的计算机电源。

这是一个小团队领导的博士后学者安德烈亚斯Goetz圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)在加州大学圣地亚哥分校密歇根州立大学和他的同事肯尼斯·梅尔兹(MSU)开发的软件,它利用强大的图形处理单元(gpu)这些复杂的量子力学计算的分子。

他们的研究是在两个同行评审出版物中出现的:化学理论与计算杂志(JCTC)和化学信息与建模学报(JCIM)

SDSC计算化学实验室主任Goetz说:“从台式机到拥有数千个gpu的超级计算机,对免费开源软件的需求使现代计算机能够进行计算分子科学,这激发了我们的努力。”“这项研究为高效的QM计算和分子系统在图形处理单元上的混合量子/经典(QM/MM)模拟提供了开源软件。”

该软件使研究人员能够解决否则在一系列研究领域进行计算难以解决的问题,例如计算材料设计,催化剂设计和药物设计。

此外,Merz指出,“我们的代码还可以以高通量的方式用于生成基于人工智能的分子设计方法的数据,如开发改进的材料和药物。”

Merz的MSU和Goetz的SDSC集团联合设计了该研究,开发了该算法并设计了软件。科学家们使用了在SDSC的数据收集的数据exp超级计算机。

在JCTC的论文《将多gpu加速的能力引入量子相互作用计算内核程序》中,研究人员以一种简化的方式解释了超级计算机,即许多紧密集成的计算机并行工作,以解决复杂的计算问题。因此,他们的软件,称为QUICK,在多个gpu之间协调计算,以更快地将解决方案送到研究人员手中。

在与AMBER分子动力学软件包的QM/MM模拟中,量子相互作用计算核(QUICK)程序用于多gpu支持的电子结构计算的新集成的艺术表现。蛋白质的相关部分用QM计算,周围区域用经典的MM模型表示。(图片来源:V. W. D. Cruzeiro, A. W. Goetz, B. Tolo)

“这就像协调一支卡车队伍,以便从一个地方向另一个地方提供时间敏感的商品,”Madushanka Manathunga,MSU博士后学者解释说。“我们不得不将QM模型的数学方程解剖,了解我们如何能够有效地平行化计算,并有效地将工作分发给多个GPU。”

在他们的JCIM纸上,“开源多GPU加速QM / MM模拟,琥珀色和快速”,研究人员认为它们的QM / MM耦合,它使用它们更快的GPU代码进行复杂的QM计算,在这种情况下,酶的活性位点与简化的MM模型,用于超出活性位点区域的剩余蛋白质。

这种计算方法的重要性已经得到了认可,并获得了2013年诺贝尔化学奖,以表彰其开发复杂化学系统的多尺度模型。

“拥有这种多gpu QM代码是令人兴奋的快速可用于QM / MM模拟琥珀色的套件可以利用我们的代码基础来添加新功能,并用它来解决一系列化学和生物问题,“Merz说。

ViníciusCruzeiro,SDSC / UC San Diego的博士后学者,他共同领导了软件工程工作,并与Manathunga共同写下论文,描述了他们的技术工作。

“这就像用计算显微镜的放大微小物体,如突起蛋白在病毒的重要部分,进一步详细的理解发生了什么并提供关键信息,可能不是实验访问,”他说。

据研究人员称,他们的软件能够实现所谓的从头开始Hartree-Fock和密度泛函理论(DFT) QM计算。由于DFT具有较好的计算成本与精度之比,因此在计算分子科学中得到了广泛的应用。

Cruzeiro说:“快速实施的功能在商业计划中提供了昂贵的许可证费用。“因此,在一个项目中工作是有益的,该项目旨在为世界各地的研究人员提供这些功能,尤其是由PayWalls影响的人。”

研究人员在以特殊编程语言编写的GPU上实现他们的软件,使用传递接口(MPI)来分发在计算节点内和跨越计算节点内的不同GPU。这项工作的一部分是去年在第一个数字开始GPU这家网站由SDSC和英伟达联合主办。

“所有这项工作都是由于Covid-19大流行而远程完成,但这对软件相关的工作来说不是一个大问题,”Goetz说。

其他贡献者包括来自MSU的N,志金的Kristopher Keipert和Kamesh Arumugam,来自Facebook的Yipu Miao以及来自MSU和Dawei Mu的前MSU毕业生,从NCSA,以前在SDSC。

“我喜欢和聪明人一起解决具有挑战性的问题,我也喜欢教计算机如何解决我们的科学问题,”戈茨说。

该工作得到了国家科学基金会(NSF)(OAC-1835144)的支持;圣地亚哥超级计算机中心(计算机时间);MSU的化学和生物化学和高性能电脑中心(ICER HPCC)部;NVIDIA(访问NVIDIA集群)。这项工作使用了NSF(ACI1053575,TG-CHE130010)支持的极限科学和工程发现环境(XSEDE)。


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