GPUを用もちいた分子ぶんしモデリング

GPUによるイオン溶液ようえきのシミュレーション (ソフトウェア：Abalone)

GPUを用もちいた分子ぶんしモデリング（GPUをもちいたぶんしモデリング、molecular modeling on GPU）は、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）を用もちいて分子ぶんしシミュレーションを行おこなう技術ぎじゅつである^[1]。

2007年ねん、NVIDIA社しゃは、グラフィックスを表示ひょうじするだけでなく、科学かがく的てきな計算けいさんにも使用しようできるビデオカードを発表はっぴょうした。これらのカードは、多数たすうの演算えんざんユニットが並列へいれつに動作どうさしている（2016年ねん現在げんざい、Tesla P100では最大さいだい3,584個こ）。この発表はっぴょうよりずっと前まえは、ビデオカードの計算けいさん能力のうりょくは純粋じゅんすいにグラフィックス計算けいさんの高速こうそく化かに使つかわれていた。新あたらしくなったのは、NVIDIAがCUDAと呼よばれる高こうレベルのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）で並列へいれつプログラムの開発かいはつを可能かのうにしたことである。この技術ぎじゅつにより、C/C++言語げんごでプログラムを書かけるようになって、プログラミングが大幅おおはばに簡素かんそ化かされた。最近さいきんでは、OpenCLによりクロスプラットフォームでのGPU高速こうそく化かが可能かのうになった。

量子りょうし化学かがく計算けいさん^[2]^[3]^[4]^[5]^[6]^[7]や分子ぶんし力学りきがくシミュレーション^[8]^[9]^[10]（古典こてん力学りきがくによる分子ぶんしモデリング）は、この技術ぎじゅつの有益ゆうえきな応おう用例ようれいである。ビデオカードは計算けいさんを何なん十じゅう倍ばいにも高速こうそく化かできるため、このようなカードを搭載とうさいしたPCは、一般いっぱん的てきなプロセッサを搭載とうさいしたワークステーションのクラスタに匹敵ひってきする能力のうりょくを持もっている。

GPUで高速こうそく化かした分子ぶんしモデリングソフトウェア[編集へんしゅう]

プログラム[編集へんしゅう]

Abalone - 分子ぶんし動力どうりょく学がく (Benchmark)
ACEMD - 2009以降いこう、GPUで動作どうさ (2009 Benchmark)
AMBER GPUバージョン
Ascalaph GPUバージョン - Ascalaph Liquid GPU
BigDFT - ウェーブレットに基もとづくAb initioプログラム
BrianQC - 量子りょうし化学かがく（HFおよびDFT）および分子ぶんし力学りきがく
Blaze - リガンドベースのバーチャルスクリーニング
CP2K - Ab initio分子ぶんし動力どうりょく学がく法ほう
Desmond (software) - GPU、ワークステーション、クラスタ上じょうのソフトウェア
Firefly - 旧きゅうPC GAMESS
FastROCS
GOMC - GPU最適さいてき化かモンテカルロシミュレーションエンジン
GPIUTMD - 多た粒子りゅうしダイナミクスのためのグラフィカルなプロセッサ
GROMACS - GPUバージョン ^[11]
HALMD - 高度こうどに高速こうそく化かされた大だい規模きぼMDパッケージ
HOOMD-blue - 高度こうどに最適さいてき化かされたオブジェクト指向しこうの多た粒子りゅうし動力どうりょく学がく - ブルー・エディション
LAMMPS - GPUバージョン - lammps for accelerators
LIO - 密度みつど汎ひろし関数かんすう理論りろん（DFT）に基もとづくGPU最適さいてき化かコード
Octopus - OpenCLをサポート
oxDNA - GPUによるDNAおよびRNAの粗あら視し化かシミュレーション
PWmat - 平面へいめん波は密度みつど汎ひろし関数かんすう法ほうによるシミュレーション
TeraChem - 量子りょうし化学かがくと ab initio 分子ぶんし動力どうりょく学がく
TINKER - GPU上じょう^[12]
VMD & NAMD - GPU上じょう versions
YASARA - OpenCLを使つかってすべてのGPUでMDシミュレーションを実行じっこう

API[編集へんしゅう]

BrianQC - GPU上じょうでの量子りょうし化学かがくシミュレーションのためのオープンなCレベルAPIで、Q-ChemのGPUアクセラレーションバージョンを提供ていきょうする。
OpenMM - GPU上じょうで分子ぶんし動力どうりょく学がくを高速こうそく化かするためのAPI、v1.0ではGPUで加速かそくしたGROMACSを提供ていきょう
mdcore - 最新さいしんの共有きょうゆうメモリ並列へいれつアーキテクチャに基もとづく分子ぶんし動力どうりょく学がくシミュレーションのための、プラットフォームに依存いぞんしないオープンソースのライブラリ

分散ぶんさんコンピューティングプロジェクト[編集へんしゅう]

GPUGRID - 分子ぶんし動力どうりょく学がくシミュレーション基盤きばん
Folding@home - タンパク質たんぱくしつフォールディングの解析かいせきプロジェクト

脚注きゃくちゅう[編集へんしゅう]

^ John E. Stone, James C. Phillips, Peter L. Freddolino, David J. Hardy 1, Leonardo G. Trabuco, Klaus Schulten (2007). “Accelerating molecular modeling applications with graphics processors”. Journal of Computational Chemistry 28 (16): 2618–2640. doi:10.1002/jcc.20829. PMID 17894371.
^ Koji Yasuda (2008). “Accelerating Density Functional Calculations with Graphics Processing Unit”. J. Chem. Theory Comput. 4 (8): 1230–1236. doi:10.1021/ct8001046. PMID 26631699.
^ Koji Yasuda (2008). “Two-electron integral evaluation on the graphics processor unit”. Journal of Computational Chemistry 29 (3): 334–342. doi:10.1002/jcc.20779. PMID 17614340.
^ Leslie Vogt; Roberto Olivares-Amaya; Sean Kermes; Yihan Shao; Carlos Amador-Bedolla; Alán Aspuru-Guzik (2008). “Accelerating Resolution-of-the-Identity Second-Order Møller−Plesset Quantum Chemistry Calculations with Graphical Processing Units”. J. Phys. Chem. A 112 (10): 2049–2057. Bibcode: 2008JPCA..112.2049V. doi:10.1021/jp0776762. PMID 18229900.
^ Ivan S. Ufimtsev & Todd J. Martinez (2008). “Quantum Chemistry on Graphical Processing Units. 1. Strategies for Two-Electron Integral Evaluation”. J. Chem. Theo. Comp. 4 (2): 222–231. doi:10.1021/ct700268q. PMID 26620654.
^ Ivan S. Ufimtsev & Todd J. Martinez (2008). “Graphical Processing Units for Quantum Chemistry”. Computing in Science & Engineering 10 (6): 26–34. Bibcode: 2008CSE....10f..26U. doi:10.1109/MCSE.2008.148.
^ Gábor J. Tornai; István Ladjánszki; Ádám Rák; Gergely Kis & György Cserey (2019). “Calculation of quantum chemical two-electron integrals by applying compiler technology on GPU”. J. Chem. Theo. Comp. 15 (10): 5319–5331. doi:10.1021/acs.jctc.9b00560. PMID 31503475.
^ Joshua A. Anderson; Chris D. Lorenz; A. Travesset (2008). “General Purpose Molecular Dynamics Simulations Fully Implemented on Graphics Processing Units”. Journal of Computational Physics 227 (10): 5342–5359. Bibcode: 2008JCoPh.227.5342A. doi:10.1016/j.jcp.2008.01.047.
^ Christopher I. Rodrigues; David J. Hardy; John E. Stone; Klaus Schulten & Wen-Mei W. Hwu. (2008). “GPU acceleration of cutoff pair potentials for molecular modeling applications.”. In CF'08: Proceedings of the 2008 Conference on Computing Frontiers, New York, NY, USA: 273–282.
^ Peter H. Colberg; Felix Höfling (2011). “Highly accelerated simulations of glassy dynamics using GPUs: Caveats on limited floating-point precision”. Comp. Phys. Comm. 182 (5): 1120–1129. arXiv:0912.3824. Bibcode: 2011CoPhC.182.1120C. doi:10.1016/j.cpc.2011.01.009.
^ Yousif, Ragheed Hussam (2020). “Exploring the Molecular Interactions between Neoculin and the Human Sweet Taste Receptors through Computational Approaches”. Sains Malaysiana 49 (3): 517–525. doi:10.17576/jsm-2020-4903-06.
^ M. Harger, D. Li, Z. Wang, K. Dalby, L. Lagardère, J.-P. Piquemal, J. Ponder, P. Ren (2017). “Tinker-OpenMM: Absolute and relative alchemical free energies using AMOEBA on GPUs”. Journal of Computational Chemistry 38 (23): 2047–2055. doi:10.1002/jcc.24853. PMC 5539969. PMID 28600826.

外部がいぶリンク[編集へんしゅう]

More links for classical and quantum сhemistry on GPUs

[1] John E. Stone, James C. Phillips, Peter L. Freddolino, David J. Hardy 1, Leonardo G. Trabuco, Klaus Schulten (2007). “Accelerating molecular modeling applications with graphics processors”. Journal of Computational Chemistry 28 (16): 2618–2640. doi:10.1002/jcc.20829. PMID 17894371.

[2] Koji Yasuda (2008). “Accelerating Density Functional Calculations with Graphics Processing Unit”. J. Chem. Theory Comput. 4 (8): 1230–1236. doi:10.1021/ct8001046. PMID 26631699.

[3] Koji Yasuda (2008). “Two-electron integral evaluation on the graphics processor unit”. Journal of Computational Chemistry 29 (3): 334–342. doi:10.1002/jcc.20779. PMID 17614340.

[4] Leslie Vogt; Roberto Olivares-Amaya; Sean Kermes; Yihan Shao; Carlos Amador-Bedolla; Alán Aspuru-Guzik (2008). “Accelerating Resolution-of-the-Identity Second-Order Møller−Plesset Quantum Chemistry Calculations with Graphical Processing Units”. J. Phys. Chem. A 112 (10): 2049–2057. Bibcode: 2008JPCA..112.2049V. doi:10.1021/jp0776762. PMID 18229900.

[5] Ivan S. Ufimtsev & Todd J. Martinez (2008). “Quantum Chemistry on Graphical Processing Units. 1. Strategies for Two-Electron Integral Evaluation”. J. Chem. Theo. Comp. 4 (2): 222–231. doi:10.1021/ct700268q. PMID 26620654.

[6] Ivan S. Ufimtsev & Todd J. Martinez (2008). “Graphical Processing Units for Quantum Chemistry”. Computing in Science & Engineering 10 (6): 26–34. Bibcode: 2008CSE....10f..26U. doi:10.1109/MCSE.2008.148.

[7] Gábor J. Tornai; István Ladjánszki; Ádám Rák; Gergely Kis & György Cserey (2019). “Calculation of quantum chemical two-electron integrals by applying compiler technology on GPU”. J. Chem. Theo. Comp. 15 (10): 5319–5331. doi:10.1021/acs.jctc.9b00560. PMID 31503475.

[8] Joshua A. Anderson; Chris D. Lorenz; A. Travesset (2008). “General Purpose Molecular Dynamics Simulations Fully Implemented on Graphics Processing Units”. Journal of Computational Physics 227 (10): 5342–5359. Bibcode: 2008JCoPh.227.5342A. doi:10.1016/j.jcp.2008.01.047.

[9] Christopher I. Rodrigues; David J. Hardy; John E. Stone; Klaus Schulten & Wen-Mei W. Hwu. (2008). “GPU acceleration of cutoff pair potentials for molecular modeling applications.”. In CF'08: Proceedings of the 2008 Conference on Computing Frontiers, New York, NY, USA: 273–282.

[10] Peter H. Colberg; Felix Höfling (2011). “Highly accelerated simulations of glassy dynamics using GPUs: Caveats on limited floating-point precision”. Comp. Phys. Comm. 182 (5): 1120–1129. arXiv:0912.3824. Bibcode: 2011CoPhC.182.1120C. doi:10.1016/j.cpc.2011.01.009.

[11] Yousif, Ragheed Hussam (2020). “Exploring the Molecular Interactions between Neoculin and the Human Sweet Taste Receptors through Computational Approaches”. Sains Malaysiana 49 (3): 517–525. doi:10.17576/jsm-2020-4903-06.

[12] M. Harger, D. Li, Z. Wang, K. Dalby, L. Lagardère, J.-P. Piquemal, J. Ponder, P. Ren (2017). “Tinker-OpenMM: Absolute and relative alchemical free energies using AMOEBA on GPUs”. Journal of Computational Chemistry 38 (23): 2047–2055. doi:10.1002/jcc.24853. PMC 5539969. PMID 28600826.

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