DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v16r454

Эффективность процессоров архитектуры ARM для расчетов классической молекулярной динамики

Авторы

  • В.П. Никольский
  • В.В. Стегайлов

Ключевые слова:

архитектура ARM
операции с числами с плавающей точкой
эффективность
молекулярная динамика
Advanced RISC Machine

Аннотация

Суперкомпьютерные вычисления экзафлопсной эры будут неизбежно ограничены энергоэффективностью. Сегодня в качестве возможных кандидатов для этих целей рассматриваются различные микропроцессорные архитектуры. Недавно микропроцессоры с архитектурой ARM в своем развитии достигли момента, когда уже можно серьезно обсуждать их применение для высокопроизводительных вычислений. В настоящей статье представлен анализ эффективности последних версий ARM-микропроцессоров и их производительности для задач классической молекулярной динамики.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2015-10-10

Выпуск

Том 16 (2015): Выпуск 4.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

В.П. Никольский

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
ул. Мясницкая, 2, 101000, Москва
• студент

В.В. Стегайлов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
ул. Мясницкая, 2, 101000, Москва
• профессор

Библиографические ссылки

  1. V. Sadovnichy, A. Tikhonravov, Vl. Voevodin, and V. Opanasenko, “’Lomonosov’: Supercomputing at Moscow State University,” in Contemporary High Performance Computing: From Petascale toward Exascale (CRC Press, Boca Raton, 2013), pp. 283-307.
  2. V. V. Stegailov and G. E. Norman, “Challenges to the Supercomputer Development in Russia: a HPC User Perspective,” Program. Sistemy: Teoriya Prilozh. 5 (1), 111-152 (2014).
  3. J. Fitzpatrick, “An Interview with Steve Furber,” Commun. ACM 54 (5), 34-39 (2011).
  4. G. Mitra, B. Johnston, A. P. Rendell, et al., “Use of SIMD Vector Operations to Accelerate Application Code Performance on Low-Powered ARM and Intel Platforms,” in Proc. IEEE 27th Int. Symposium on Parallel and Distributed Processing Workshops and PhD Forum, Cambridge, MA, USA, May 20-24, 2013 (IEEE Press, Washington, DC, 2013), pp. 1107-1116.
  5. A. V. Yanilkin, P. A. Zhilyaev, A. Yu. Kuxin, et al, “Application of Supercomputers for the Molecular Dynamics Simulation of Processes in Condensed Matter,” Vychisl. Metody Programm. 11, 111-116 (2010).
  6. P. A. Zhilyaev and V. V. Stegailov, “Ab Initio Molecular Dynamics: Application Perspectives of Multi-CPU and Hybrid Supercomputers,” Vychisl. Metody Programm. 13, 37-45 (2012).
  7. A. Y. Kuksin, A. V. Lankin, I. V. Morozov, et al., “Predictive Modeling and Simulation of Properties and Multi-Scale Processes in Materials Science. Tasks for Exaflops-Era Supercomputers,” Program. Sistemy: Teoriya Prilozh. 5 (1), 191-244 (2014).
  8. G. E. Norman and V. V. Stegailov, “Stochastic Theory of the Classical Molecular Dynamics Method,” Mat. Model. 24 (6), 3-44 (2012) [Math. Models Comput. Simul. 5 (4), 305-333 (2013)].
  9. W. Eckhardt, A. Heinecke, R. Bader, et al., “591 TFLOPS Multi-Trillion Particles Simulation on SuperMUC,” in Lecture Notes in Computer Science (Springer, Heidelberg, 2013), Vol. 7905, pp. 1-12.
  10. S. Piana, J. L. Klepeis, and D. E. Shaw, “Assessing the Accuracy of Physical Models Used in Protein-Folding Simulations: Quantitative Evidence from Long Molecular Dynamics Simulations,” Curr. Opin. Struct. Biol. 24, 98-105 (2014).
  11. V. O. Podryga, S. V. Polyakov, and D. V. Puzyrkov, “Supercomputer Molecular Modeling of Thermodynamic Equilibrium in Gas-Metal Microsystems,” Vychisl. Metody Programm. 16, 123-138 (2015).
  12. H. J. Curnow and B. A. Wichmann, “A Synthetic Benchmark,” Comput. J. 19 (1), 43-49 (1976).
  13. D. Kozlov-Kononov, “Processor Core Cortex: Combination of High Performance and Low Power Consumption,” Elektronika, No. 8, 16-24 (2010).
  14. R. Garg, “Exploring the Floating Point Performance of Modern ARM Processors,”
    http://www.anandtech.com/show/6971/exploring-the-floating-point-performance-of-modern-arm-processors . Cited October 30, 2015.
  15. R. Garg, “RgbenchMM - Android Apps on Google Play,”
    https://play.google.com/store/apps/details?id=org.codedivine.rgbench{&}hl=en . Cited October 30, 2015.
  16. R. Garg, “Prelim Analysis of RgbenchMM,”
    http://codedivine.org/2012/09/25/prelim-analysis-rgbenchmm . Cited October 30, 2015.
  17. Swedroid - Nordens Största Android-Community.
    http://www.swedroid.se . Cited October 30, 2015.
  18. V. A. Mikheev, S. P. Izgalin, A. I. Slutskin, et al., “Preliminary Results of Evaluation Testing of the Angara High-Speed Communication Network,”
    http://2014.nscf.ru/TesisAll/1_Apparatura/05_165_SemenovAS.pdf . Cited October 30, 2015.
  19. V. V. Stegailov, N. D. Orehkov, and G. S. Smirnov, “HPC Hardware Efficiency for Quantum and Classical Molecular Dynamics,” in Lecture Notes in Computer Science (Springer, Heidelberg, 2013), Vol. 9251, pp. 469-473.
  20. G. S. Smirnov and V. V. Stegailov, “Efficiency of Classical Molecular Dynamics on HPC Hardware,” Mat. Model. 28 (2016) (in press).
  21. One-Processor Timings on the Lennard-Jones Liquid Benchmark.
    http://lammps.sandia.gov/bench/lj_one.html . Cited October 30, 2015.
  22. D. Abdurachmanov, K. Arya, J. Bendavid, et al., “Explorations of the Viability of ARM and Xeon Phi for Physics Processing,” J. Phys.: Conf. Ser. 513 (2014).
    doi 10.1088/1742-6596/513/5/052008
  23. Supermicro - Ivy Bridge Based DCO SuperServer Power {&} Cost Savings.
    http://www.supermicro.com/white_paper/white_paper_Ivy-Bridge-Power.pdf . Cited October 30, 2015.
  24. Intel Xeon E5-2600 V3 Review: Haswell-EP Redefines Fast.
    http://www.tomshardware.com/reviews/intel-xeon-e5-2600-v3-haswell-ep, 3932-9.html . Cited October 30, 2015.