NAMD GPU 基准和硬件建议

NAMD 基准概述

作为科学工作站和服务器的增值供应商，联泰集群定期提供各种 GPU 配置的参考基准，以指导分子动力学科学家采购优化其研究的系统。在这篇文章中，我们对各种 CPU 和 GPU 配置进行了基准测试，以评估 NAMD 的性能，并评估每天执行的模拟总纳秒数。

什么是 NAMD？

NAMD，或 Nanoscale Molecular Dynamics，是一个强大且被广泛使用的分子动力学模拟程序，旨在研究生物系统在原子和分子水平上的行为，为其结构、动力学和相互作用提供有价值的见解。NAMD 利用了一种并行计算方法，使其具有高度的可扩展性，并能够模拟天文级别大小的系统。它在处理大规模系统时的高效、并行化和广泛的模拟技术等能力使其成为研究原子水平上生物分子行为和特性研究人员的宝贵资源。

联泰集群基准系统规范

（组件是相同的，如果不是高度相似的话，会限制测试之间的可变性。）

NAMD 的绩效基准

在第一次测试中，我们想看看更多的 CPU 内核是否有助于提高性能。最近发布的 NVIDIA RTX 6000 Ada 在单处理器设置和双处理器设置上的 NAMD 性能。双 Intel Xeon Scalable 8490H 在该基准测试中的性能低于单 Xeon W9-3945X 设置。Intel Xeon Scalable 8490H 拥有更多的内核，这可能有助于增加并行计算，但我们怀疑双 CPU 之间的互连会略微影响性能。

我们还测量了单个 GPU 配置中各种 GPU 的性能，以测试速度并找到最佳性能。我们将采用当前的 NVIDIA Ada 一代 GPU MSRP 和上一代 Ampere GPU 当前的平均定价（因为 A5500 和 A4500 没有附带 MSRP）。

RTX 4090 和 RTX 4080 在 AMD Threadipper PRO 5995WX 处理器上进行了测试，因为这两个 GPU 无法扩展到每个工作站搭配超过2个的 GPU，而在 Intel Xeon W9-3945X 上测试的 RTX 6000 Ada、RTX A5500 和 RTX A4500 可以扩展到每个工作台搭配4个 GPU 或服务器中最多10个 GPU。RTX 4090 和 4080 是消费级 GeForce RTX 显卡，专为具有高时钟速度和高功率要求的游戏而设计，而本测试中的其他三款专业 RTX GPU 则是为具有 ECC VRAM、稳定时钟速度和合理功率要求的稳定性和可扩展性而设计的。

从结果来看，RTX 6000 Ada 是最快的，游戏卡紧随其后。我们还测试了 NVIDIA H100 PCIe，但结果（17.06 ns/天）略高于 RTX A5500，不值得仅仅运行 NAMD 模拟就花费 30000 美元以上。

NAMD 2.14 的 CPU 和 GPU 硬件建议

我们建议坚持单 CPU 配置，以避免双 CPU 互连中的瓶颈，这可能会扭曲结果。此外，与更复杂的双 CPU 设置相比，单 CPU 配置的成本更低。

对于 NAMD 的 GPU 建议，您可能会陷入不同的场景。对于那些预算高且希望达到峰值速度的人来说，RTX 6000 Ada 是一款出色的 GPU，与我们测试的其他 GPU 相比，它提供了更快的结果时间。最好的性能需要更高的成本。这些 GPU 适用于 NAMD 和其他分子动力学软件套件，以及加速 AI 训练。

如果您有中低预算，我们建议您使用4个 RTX A4500 的工作站，这是生命科学研究的热门加速器。它可能具有最低的性能和上一代 GPU，但每美元的性能最好，并且具有高度的可扩展性。许多人选择多个 4x GPU 的 2U 服务器来填充他们的机架，以并行运行大量模拟，用于药物发现等研究。

如果可扩展性不是首要任务，而部署的可移植性是必须的，那么具有单或双 NVIDIA RTX 4090 或 RTX 4080 的工作站非常适合实验室中的小规模研究，性价比非常高。然而，如果预算允许，可以选择四个 RTX A4500 的设置，以获得更高的整体性能。

写在最后

并非所有的用例都是相同的，NAMD 很可能不是你研究中使用的唯一应用程序。在联泰集群，我们努力提供资源，配置最适合您的定制系统。

NAMD 的性能不会受到不同设置的高度影响，您可能会从优化系统以满足其他更具选择性的应用要求中受益。虽然 NAMD 性能下降在双 CPU 配置中是明显的，但它并不剧烈。像 GROMACS 这样的应用程序可以从额外的核心中受益，也可以是一种权衡，使主要使用 GROMACS 的工作流受益。

如果您对如何为不同的工作负载优化最佳解决方案有任何疑问？

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