Научные расчёты на GPU: молекулярная динамика, квантовая химия, численное моделирование

Очередь на университетский суперкомпьютер — недели, а расчёт молекулярной динамики белка на CPU-узле занимает дни. Исследовательская группа не может быстро проверить гипотезу и вынуждена урезать размер системы или длину траектории. Гранты имеют сроки, а публикация требует серий расчётов с разными параметрами.

Наука перешла на GPU: GROMACS, LAMMPS, AMBER, VASP, Quantum ESPRESSO, OpenFOAM ускоряются на ускорителях в 5–20 раз относительно многоядерного CPU. Но доступ к таким ресурсам в вузах ограничен, а облачные GPU дороги при постоянной загрузке и не всегда допустимы по политике данных.

Собственный вычислительный узел лаборатории или кафедры с несколькими GPU снимает очередь и позволяет запускать расчёты по мере готовности. Мы подбираем конфигурацию под конкретные пакеты: одни требуют высокой производительности FP64 (квантовая химия, CFD), другим достаточно FP32 и большого объёма памяти (классическая молекулярная динамика, машинно-обученные потенциалы).

• Аудит используемого ПО и типов задач, выбор ускорителей по FP64/FP32.
• Установка Slurm, контейнеров с GROMACS, LAMMPS, VASP, OpenFOAM, JAX.
• Быстрое локальное хранилище под траектории и контрольные точки.
• Мониторинг загрузки и учёт машинного времени по группам.
• Интеграция с университетским кластером при необходимости.

Какие данные нужны

• Структуры и силовые поля молекул
• Сетки и граничные условия CFD/FEM
• Экспериментальные данные для валидации
• Архив траекторий и результатов