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복합 다상유동 분자 역학(MD) 시뮬레이션

해결 과제


Molecular dynamics

분자 역학(MD) 시뮬레이션은 의학, 재료, 화학, 에너지 및 전자기계 산업에서 폭넓게 사용되는 첨단 과학 컴퓨팅 기법입니다. 과학자들은 매우 많은 수의 입자와 매우 높은 수준의 세부 레벨로도 MD 시뮬레이션을 실행하길 원합니다. 그러나 이러한 복잡한 MD 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 오늘날의 슈퍼컴퓨터가 제공하는 성능보다 훨씬 뛰어난 성능이 요구됩니다. 그러나, 모든 연구 그룹이 대규모 슈퍼컴퓨터를 구입하여 MD 시뮬레이션을 실행할만큼 경제적으로 여유로운 것은 아닙니다.


해결책


Molecular dynamics

복잡한 MD 시뮬레이션을 실행하기 위해 중국 과학 아카데미의 IPE(Institute of Process Engineering)에 소속된 다상 복합 시스템 실험실에서는 NVIDIA Tesla™ C870 GPU가 장착된 컴퓨팅 시스템을 사용했습니다. Tesla C870 GPU는 다양한 어플리케이션에서 CPU보다 1~2차수 높은 성능을 제공하는 새로운 NVIDIA CUDA™ 병렬 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 합니다. IPE 연구원들은 GPU 기반 MD 시뮬레이션 기법을 이용하여 중시적 수준의 거동을 미시적으로 시뮬레이션할 수 있게 됐습니다. 이 시뮬레이션은 공동 흐름 및 입자-공기 방울 접촉 등의 실제 현상을 통해 시연되었으며, 싱글 코어 CPU를 사용할 때와 비교하여 20 ~ 60배 빠르게 작업을 실행하여 단일 Tesla C870 GPU에서 거의 150 G 플롭의 성능을 달성했습니다. 이에 반해 CPU는 2.4 G 플롭의 성능을 제공하는 데 그쳤습니다. Tesla C870 GPU의 부동 소수점 성능은 MD 시뮬레이션 중에서도 서로 상호 작용하는 분자 쌍에 작용하는 힘을 계산하는 가장 시간 소모적 작업에서 싱글 코어 CPU보다 20 ~ 30배 빠르게 작동했습니다. 그 결과 IPE는 CPU를 사용했다면 불가능했을 복잡한 다상 MD 시뮬레이션을 성공적으로 실행할 수 있었습니다.


영향


Molecular dynamics

MD 시뮬레이션은 CUDA 기술과 MPI 프로토콜을 활용하여 물리적 실험이 어려운 극한의 조건을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 MD 시뮬레이션에 큰 이목을 끌게 할 만한 신개발입니다. 결국MD 시뮬레이션에서 GPU의 활용 가능성은 아직도 무궁무진하다고 할 수 있습니다.