“集諦”是一款內(nèi)置于阿里云彈性高性能計算(Elastic High Performance Computing，E-HPC)的云上性能監(jiān)控與分析引擎，支持集群資源利用情況的實時監(jiān)控和用戶作業(yè)運行情況的在線分析。對于采用GPU加速的異構(gòu)計算應(yīng)用場景，“集諦”除了監(jiān)控節(jié)點host端資源外還能監(jiān)控GPU device端的資源利用情況，給出GPU利用率、顯存利用率和PCI-E數(shù)據(jù)傳輸帶寬等性能指標隨時間的變化，幫助用戶更好得了解應(yīng)用運行狀態(tài)，指導(dǎo)應(yīng)用改進。

分子動力學(Molecular Dynamic，MD)模擬是一種基于經(jīng)典牛頓力學建立分子結(jié)構(gòu)模型，對分子及分子體系的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)進行研究分析的計算機模擬方法，是人類打開微觀運動世界的鑰匙。作為高性能計算領(lǐng)域的重要研究方向之一，分子動力學模擬在新材料研制、化學工業(yè)模擬、生物醫(yī)藥等多個領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，相關(guān)研究成果多次入選美國三大工程獎之一的戈登貝爾獎。分子動力學模擬包含了大量分子間相互作用力的計算，計算過程密集且規(guī)整，因此非常適合使用CPU向量運算部件和GPU卡進行加速。目前主流的幾款分子動力學模擬軟件GROMACS、NAMD、LAMMPS均可以采用GPU卡來加速其核心計算過程。下圖給出的使用分子動力學模擬方法后得到的生物大分子構(gòu)型的演變。

對GPU資源的充分利用是分子動力學軟件獲取理想模擬效率的關(guān)鍵。本文以GROMACS為例，使用“集諦”對其運行時性能特征進行多方位展示，分析當前性能瓶頸，從而對軟件性能進行優(yōu)化。

“集諦”GPU性能監(jiān)控介紹

節(jié)點維度：“集諦”按照用戶選取的節(jié)點構(gòu)造出多個坐標平面，每個坐標平面對應(yīng)展示一個節(jié)點的GPU資源利用情況。其中，節(jié)點內(nèi)不同GPU卡的性能數(shù)據(jù)以時間為橫軸展示在同一個坐標平面內(nèi)。這種節(jié)點維度的呈現(xiàn)方式有利于用戶對比節(jié)點內(nèi)不同GPU卡間的負載情況。

指標維度：“集諦”根據(jù)用戶選取的GPU子設(shè)備和性能指標構(gòu)造出多個坐標平面，每個坐標平面對應(yīng)展示某一GPU子設(shè)備&某一性能指標上不同節(jié)點的性能表現(xiàn)，方便用戶對比節(jié)點間的GPU負載情況。

“集諦”指導(dǎo)GROMACS性能優(yōu)化

本文在ecs.gn5實例（8 core，16 vCPU，120GB內(nèi)存，2 P100）上運行分子動力學軟件GROMACS的GPU版本，并使用“集諦”監(jiān)控軟件執(zhí)行過程中的系統(tǒng)資源利用情況。

節(jié)點維度：

指標維度：

從上圖可以看出：

CPU利用率持續(xù)保持在85%以上

GPU利用率在45%到70%之間，并且波動較大

GPU顯存利用率在25%左右

GPU設(shè)備PCI-E傳輸帶寬基本不超過2GB/s

由此可見，CPU端計算資源接近用滿，負載較重；而GPU端計算資源、顯存和PCI-E帶寬均未達到瓶頸，尚有進一步可用的空間。GROMACS軟件本身采用“CPU+GPU”的主從協(xié)同計算模式，CPU和GPU任一端的性能瓶頸都會拖慢軟件的整體性能。因此為了提升GROMACS的軟件執(zhí)行效率，我們選擇將CPU端的PME計算過程進一步offload到GPU端。通過這種方式，我們在減少CPU端計算任務(wù)的同時又充分利用了GPU端的計算資源，從而使CPU和GPU兩端的計算負載更加均衡。完成該步優(yōu)化后，我們再次使用“集諦”監(jiān)控GROMACS執(zhí)行過程中的系統(tǒng)資源利用情況。

節(jié)點維度：

指標維度：

從上圖可以看出，在將PME計算過程offload到GPU端之后：

CPU利用率降到30%～35%之間

GPU利用率基本穩(wěn)定在70%以上，并且波動較小

GPU顯存利用率提升到50%以上

GPU設(shè)備PCI-E傳輸帶寬達到3GB/s以上

相同任務(wù)量下，執(zhí)行時間降為優(yōu)化前的50%
由此可見，對于采用“CPU+GPU”主從加速模式的軟件，通過平衡CPU端和GPU端的計算負載，能夠大幅提升軟件的執(zhí)行效率。

總結(jié)

集諦能夠從計算、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、磁盤、加速卡等方面系統(tǒng)地監(jiān)控集群資源的利用情況并系統(tǒng)地展示給用戶，方便用戶進行多方位地對比分析，幫助用戶迅速定位性能瓶頸，從而為用戶應(yīng)用程序的改進提供指導(dǎo)。

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本文作者：慕笛

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的阿里云超算集谛优化GPU异构并行性能：GROMACS的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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