さて、今日の投稿でお届けするのはコレ！
そう、ＧＰＧＰＵシステムです。
といってもコストを抑えたシステムで、比較的低予算で構成が可能な
おススメのシステムです。
ＧＰＵって言えば、ＴＥＳＬＡが有名ですが、実は・・・・
ゲーム向けＶＧＡのGeforceシリーズを使うことによって低予算でも
大変大きな効果が得られるシステムです。
システムの中枢を担うＧＰＵに nVidia GeForce GTX TITAN Black を２枚搭載
すると
気になる性能は、、、
今回は、生体分子のために開発された、モデリングおよび分子力学と
動力学計算シミュレーションプログラムのAMBERというソフトを使用して
実際に公式ＧＰＵベンチマークを行った結果を紹介します。
これが、公式ベンチマークの結果です。
そして、以下が今回のシステムで行った結果です。
公式よりもだいぶ良い結果が得られています。
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JAC_PRODUCTION_NVE - 23,558 atoms PME 4fs
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CPU code 8 cores: | ns/day = 17.87 seconds/ns = 4836.25
[0] 1 x GPU: | ns/day = 295.67 seconds/ns = 292.22
[1] 1 x GPU: | ns/day = 298.15 seconds/ns = 289.79
Multiple Single GPU Run Performance
[0] 1 x GPU: | ns/day = 294.82 seconds/ns = 293.06
[1] 1 x GPU: | ns/day = 292.09 seconds/ns = 295.80
P2P 2 x GPU: | ns/day = 419.18 seconds/ns = 206.12
Multiple 2xGPU Run Performance
[0,1] 2 x GPU: | ns/day = 416.96 seconds/ns = 207.22
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公式ベンチマークの結果と同様にＣＰＵのみの場合より、23.33倍の高速化が計れています。
AMBERに限らず、様々なアプリケーションでＧＰＵ計算対応が普及してきて
おりますので、是非、皆さんもＧＰＧＰＵを導入してみてはいかがでしょうか？
本日紹介したシステム情報です。
スペック
CPU：Intel Core i7-4790K 4コア 8スレッド 4GHz 水冷
メモリ：16GB
SSD：240GB HDD：3TB
グラフィック：nVidia GeForce GTX TITAN Black 6GB ２枚
