LAMMPS 是如何使用 GPU 进行加速计算的

LAMMPS 软件是分子动力学领域应用广泛的科学计算软件，该软件支持 GPU 加速，包含 GPU 模块和 USER-CUDA 模块。

1. USER-GPU 包

USER-CUDA 附加模块包是由 Christian Trott(Sandia) 在德国的 U Technology IImenau 开发的，它支持英伟达 GPU 版本的众多 pair 类型、fix 类型、少量 compute 类型以及长程库仑力计算的 PPPM 命令，包含特点如下：

• 该包被设计为允许完全的 LAMMPS 计算，如多时步迭代时，完全在 GPU 上运行（除非进程间的 MPI 通信），以致基于粒子的数据（如坐标，力）并不需要在 CPU 和 GPU 间来回传递。
• 当每个 GPU 核上的粒子数大的时候，该方法的加速优势会得到充分体现。
• 数据将会保留在 GPU 上，直到触发到有 non-USER-CUDA fix 或 compute 的时步。当 non-GPU 操作出现时（fix,compute,output）出现时，数据会自动传回 CPU。这种行为会引发性能损失，但显然可以正常运行。
• 邻居列表在 GPU 上构造。
• 该包仅支持单进程 MPI 任务，在一个 CPU 核上运行，然后分配到每个 GPU 核上。

如何使用 USER-CUDA 包：

• 在 lib/cuda 文件夹中编译支持你 GPU 硬件特定精度的 cude 库文件
• 包含 USER-CUDA 包（make yes-USER-CUDA），编译 LAMMPS
• 使用 mpirun 命令指定每个 GPU 一个进程任务（每个结点）
• 通过”-c on“命令开关确保 USER-CUDA 包可以正常使用
• 指定每个结点的 GPU 数
• 在输入脚本中使用 USER-CUDA 类型的关键字

最后两步可以单独通过”-p cuda“和”-sf cuda“命令开关，或者”-pk“或”-sf“开关的效果和在输入文件（input）天剑 package cuda 或 suffix cuda 的命令时一样的。

2. GPU 包

GPU 包是由 ORNL 的 Mike Brown 以及他们合作者 Trung Nguyen(PRNL) 开发的。它支持 GPU 版本的众多 pair 类型（包括 3 - 体 Stillinger-Weber 势类型），以及支持长程库伦力的 Kspace_style pppm。包含特点如下：

• 被设计为利用通用 GPU 硬件（有一块或多块 GPU 卡连接一块或多块多核 CPU），如在一个结点上的并行机器；
• 基于粒子的数据（如坐标，力）在 CPU 和 GPU 之间每一时步会来回传递数据；
• 邻居列表可以在 CPU 端或 GPU 端构建
• PPPM 的电荷分配和力的插值部分可以在 GPU 端运行，进程间需要 MPI 通信的 FFT 部分在 CPU 端计算
• 异步力计算可以同时在 CPU 端和 GPU 端进行
• 允许 GPU 端进行单 / 双 / 混合精度，对势力以单精度计算，但累加为双精度力向量；
• GPU 特定的代码在 GPU 包中，它在 lib/GPU 文件夹中引发 GPU 库，这一库支持 NVIDIA 以及 OepnCL，因此同样的功能在不同的 GPU 硬件上可以得到支持。

GPU 包的使用方法：