GPU加速中国石油工业前进-Nvidia

lammps lj势函数gpu加速-回复LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一种经典分子动力学计算软件，它能够模拟和研究原子尺度下的物质行为。

LAMMPS提供了多种模型和势能函数，其中包括Lennard-Jones势能函数（LJ势函数）。

为了提高计算效率，LAMMPS 还支持使用图形处理单元（GPU）进行加速计算。

本文将介绍LJ势函数的基本原理，并详细解释如何在LAMMPS中利用GPU进行加速计算。

LJ势函数是分子模拟中常用的势能函数之一，它描述了粒子之间的相互作用。

LJ势函数可以用以下方程表示：V(r) = 4ε[(σ/r)^12 - (σ/r)^6]其中，V(r)是粒子之间的势能，r是两个粒子之间的距离，ε是能量参数，σ是长度参数。

这个势能函数有两个主要的特点：吸引力项（-ε(σ/r)^6）和排斥项（ε(σ/r)^12）。

吸引力项使得两个粒子之间的距离小于σ时，势能为负值，表示相互吸引；排斥项使得两个粒子之间的距离大于σ时，势能为正值，表示相互排斥。

在LAMMPS中，LJ势函数可以通过指定计算模型和势能系数来进行建模。

例如，可以使用pair_style命令指定势能函数的类型为LJ，并通过pair_coeff命令设置ε和σ的值。

下面是一个在LAMMPS中设置LJ势函数的示例：pair_style lj/cut 2.5pair_coeff 1 1 1.0 1.0 2.5上述命令中，pair_style lj/cut 2.5表示使用LJ势函数，并设置截断半径为2.5。

pair_coeff 1 1 1.0 1.0 2.5表示为两种类型为1的粒子设置ε和σ的值为1.0和2.5。

为了利用GPU进行加速计算，首先需要确保你的计算机有装载了支持CUDA（计算统一设备架构）的NVIDIA显卡。

然后，你需要编译LAMMPS 时启用CUDA选项。

想要使⽤GPU进⾏加速？那你必须事先了解CUDA和cuDNN这⼀期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度⼤⼤加快，在正式的下载与安装之前，⾸先⼀起学习⼀下预导知识，让⼤家知道为什么使⽤GPU可以加速对图像的处理和计算，以及⾃⼰的电脑是否可以使⽤GPU加速。

写在前⾯：在深度学习中，我们常常要对图像数据进⾏处理和计算，⽽处理器CPU因为需要处理的事情多，并不能满⾜我们对图像处理和计算速度的要求，显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的，GPU特别擅长处理图像数据，⽽CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡⼚商NVIDIA推出的运算平台。

CUDA™是⼀种由NVIDIA推出的通⽤并⾏计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并⾏计算引擎，安装cuda之后，可以加快GPU的运算和处理速度。

什么是显卡？显卡（Video card，Graphics card）全称显⽰接⼝卡，⼜称显⽰适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之⼀。

显卡作为电脑主机⾥的⼀个重要组成部分，是电脑进⾏数模信号转换的设备，承担输出显⽰图形的任务。

显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显⽰器显⽰出来，同时显卡还是有图像处理能⼒，可协助CPU⼯作，提⾼整体的运⾏速度。

对于从事专业图形设计的⼈来说显卡⾮常重要。

民⽤和军⽤显卡图形芯⽚供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。

现在的top500计算机，都包含显卡计算核⼼。

在科学计算中，显卡被称为显⽰加速卡。

什么是显存？也被叫做帧缓存，它的作⽤是⽤来存储显卡芯⽚处理过或者即将提取的渲染数据。

如同计算机的内存⼀样，显存是⽤来存储要处理的图形信息的部件。

显卡、显卡驱动、CUDA之间的关系显卡：（GPU），主流是NVIDIA的GPU，因为深度学习本⾝需要⼤量计算。

曙光GPU集群推动智慧城市建设背景信息化时代的来临给人类社会带来了翻天覆地的变化，云计算、大数据的浪潮迅速将人类社会推进到智能时代的边缘——“智慧”时代即将来临。

平安城市利用了大数据技术构建城市级综合管理信息公共服务平台，包括城市内视频监控系统、数字化城市管理系统、道路交通等多个系统，利用区域数据交换平台实现资源共享，解决目前城市发展过程中遇到的各种现实问题平安城市是一个综合性系统工程，需要整合各种资源。

曙光公司是国内最早推广城市云概念，城市云是面向“智慧城市”的城市综合信息服务系统，它以城市云计算中心为载体，整合区域内分散的硬件、软件和数据资源，并以一种更加智慧的方法实现资源共享及业务协同，能够显著提升城市管理和公共服务能力，实现“城市，让生活更美好”的最终目标。

挑战作为城市最重要的IT基础设施，城市云是构建数字宜居城市、提升城市公共服务水平和促进城市可持续发展的重要保障。

在处理城市大数据应用的问题上积极构建数字宜居城市，通过快速处理城市综合数据，以大数据处理的方式，构建城市的便利性和宜居性。

利用平安城市、只能交通系统、食品安全和节能环保等方式，为现代化城市提供更加便捷的服务。

以城市公共服务支撑平台，可以利用GPU提供的强大的计算能力为包括城市视频监控系统、数字化城市管理系统、道路交通和危险源检测等多个应用提供技术保障。

云计算的应用可以让人们能够调用全网络资源，在面向环境保护的物联网中将大规模地使用。

同时，智慧城市需要提升公共服务水平，一方面，有助于提升整个城市公共服务水平，创造一个人际关系更加和谐的城市环境；另一方面，智慧城市促进传统产业升级改造、发展新兴产业是提高城市产业经济效率，寻找区域新的经济增长点，实现城市可持续发展的重要途径。

方案曙光认为，高性能计算和云计算原本即是一对双胞胎。

曙光在高性能计算领域取得的经验，将有助于其在云计算市场的表现。

曙光城市云计算中心是智慧城市的重要基石，强大的计算能力则是为智慧城市的计算动力来源。

HPC 及深度學習應用APR 2017TESLA P100 效能指南現代的高效運算（HPC）資料中心是解決部分全球最重要之科學與工程挑戰的關鍵。

NVIDIA® Tesla®加速運算平台利用領先業界的應用程式支援這些現代化資料中心，促進 HPC 與 AI 工作負載。

Tesla P100 GPU 是現代資料中心的引擎，能以更少的伺服器展現突破性效能，進而實現更快的解析能力，並大幅降低成本。

每一個 HPC 資料中心都能自 Tesla 平台獲益。

在廣泛的領域中有超過 400 個HPC 應用程式，採用 GPU 最佳化，包括所有前 10 大 HPC 應用程式和各種主要深度學習架構。

採用加速 GPU 應用程式的研究領域包括：超過 400 個 HPC 應用及所有深度學習架構皆是採用加速 GPU。

>若想要取得最新 GPU 加速應用目錄，請造訪：/teslaapps>若想要立即在 GPU 上使用簡易指示，快速執行廣泛的加速應用，請造訪：/gpu-ready-apps分子動力（MD）代表 HPC 資料中心的大部分工作負載。

100% 頂尖 MD 應用皆是採用 GPU 加速，以使科學家能進行從前僅有 CPU 版本之傳統應用項目無法執行的模擬工作。

在執行 MD 應用時，配備 Tesla P100 GPU 的資料中心可節省高達 60% 的伺服器取得成本。

TESLA 平台及適用 MD 的 P100 的關鍵功能>搭載 P100 的伺服器，最多可取代 40 部適用 HOOMD-Blue、LAMMPS、AMBER、GROMACS 和 NAMD 等應用的 CPU 伺服器>100% 頂尖 MD 應用項目皆採用加速 GPU>FFT 和 BLAS 等關鍵數學程式庫>每一個 GPU 之單精度效能高達每秒 11 TFLOPS>每一個 GPU 之記憶體頻寬高達每秒 732 GB檢視所有相關的應用項目：/molecular-dynamics-appsHOOMD-BLUE循序寫入 GPU 的粒子動力封裝版本1.3.3加速功能CPU 和 GPU 可用版本延展性多 GPU 和多節點更多資訊/hoomd-blueLAMMPS典型粒子動力封裝版本2016加速功能Lennard-Jones、Gay-Berne、Tersoff 更多勢能延展性多 GPU 和多節點更多資訊/lammpsGROMACS模擬含複雜連結互動的生物模型分子版本5.1.2加速功能PME ，顯性與隱性溶劑延展性多 GPU 和多節點擴展至 4xP100更多資訊/gromacs黃色在生物分子上模擬分子動力的程式套件版本16.3加速功能PMEMD 顯性溶劑和 GB 、顯性及隱性溶劑、REMD 、aMD延展性多 GPU 和多節點更多資訊/amberNAMD專為高效模擬大分子系統而設計版本2.11加速功能PME 全靜電和眾多模擬功能延展性高達 100M 原子，多 GPU，擴展為 2xP100更多資訊/namd量子化學（QC）模擬是探索新藥物與原料的關鍵，且會耗費大部分 HPC 資料中心的工作負載。

在Docker容器中运行GPU加速应用程序的方法近年来，随着大数据和人工智能的兴起，GPU加速成为了提高计算性能和加快训练模型速度的关键。

而Docker容器的出现，则让应用程序的部署和运行更加便捷和高效。

那么，在Docker容器中如何运行GPU加速应用程序呢？下面就为大家介绍几种常见的方法。

方法一：使用NVIDIA容器工具包NVIDIA容器工具包是一套工具和插件，用于支持在Docker容器中使用NVIDIA GPU。

它提供了完整的GPU驱动、CUDA工具和库，以及用于在容器内部访问GPU的相应插件。

使用NVIDIA容器工具包，可以方便地在Docker容器中运行GPU加速的应用程序。

首先，需要确保主机上有支持的NVIDIA GPU，并安装对应的NVIDIA驱动。

然后，在容器中添加适当的环境变量，设置NVIDIA驱动和运行时的路径。

接下来，可以使用Docker命令行中的"--runtime=nvidia"参数来启动容器，并在容器内运行GPU加速的应用程序。

方法二：使用CUDA容器CUDA是NVIDIA提供的一套并行计算和编程平台，用于支持GPU加速应用程序的开发和运行。

CUDA容器则是基于Docker容器技术创建的镜像，内部已经包含了CUDA运行时和工具。

通过使用CUDA容器，可以轻松地在Docker中运行GPU加速的应用程序，并且无需手动安装和配置CUDA环境。

首先，需要在Docker中安装NVIDIA Container Toolkit。

然后，可以使用"NVIDIA/cuda"镜像作为基础镜像，构建自己的应用程序镜像。

在构建镜像时，可以根据需要添加所需的CUDA工具和库。

最后，使用Docker命令行启动容器，并在容器内运行GPU加速的应用程序。

方法三：使用第三方工具除了NVIDIA容器工具包和CUDA容器，还有一些第三方工具可以帮助在Docker容器中运行GPU加速应用程序。

NVIDIA百科名片公司LOGOnVIDIA（全称为nVIDIA Corporation，NASDAQ：NVDA，官方中文名称英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计显示芯片和主板芯片组为主的半导体公司。

nVIDIA亦会设计游戏机内核，例如Xbox和PlayStation 3。

nVIDIA最出名的产品线是为游戏而设的GeForce 显示卡系列，为专业工作站而设的Quadro显卡系列，和用于计算机主板的nForce芯片组系列。

nVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉。

是一家无晶圆（Fabless）IC半导体设计公司。

现任总裁为黄仁勋。

目录NVIDIA概述1NVIDIA品牌NVIDIA TNT1NVIDIA GeForce1NVIDIA GoForce1NVIDIA Quadro1NVIDIA nForce1NVIDIA产品台式机产品1平台1工作站1移动产品1手持终端1消费类电子产品NVIDIA发展1NVIDIA展望产业巨变后回顾历史11995年创新起步的NV111998年Riva128的锋芒杀气11999年Riva TNT2再接再厉1硬件光影与变换！Geforce 2561攀上巅峰Geforce 2 GTS1Shader初体验Geforce 31销量之王Geforce 4 MX4401销量之王二世Geforce FX 52001王者回归Geforce 6800 Ultra1双轨并行Geforce 66001核心系列更名Geforce 7800 GTX1威力双联装Geforce 7950 GX21统一渲染新时代Geforce 8800 GTX1平民高清+DX10 Geforce 8600 GT18系在继续9系在延续18800再升级全规格G92出击1千元重地9600GT全力把守1最强单卡双核的“心”1又一款G92 豪华98GTX诞生1未来探秘NVIDIA进入第三代DX10时代！NviDIA显卡缺陷CEO黄仁勋简介展开编辑本段NVIDIA概述NV创始人:黄仁勋NVIDIA公司（Nasdaq代码：nvda）是全球可编程图形处理技术领袖。

Docker中使用GPU加速的实践与技巧概述：随着人工智能和深度学习的发展，使用GPU资源进行加速已成为实现高性能计算的重要手段。

在容器化技术中，Docker是最常见的选择之一。

本文将介绍如何在Docker中实现GPU加速，并分享一些实践经验和技巧。

1. GPU加速的必要性在许多计算密集型任务中，如图像识别、自然语言处理和数据挖掘等，使用GPU进行计算可以大幅度提升计算速度。

GPU的并行计算能力远远超过传统的中央处理器（CPU），因此能够加速深度学习模型的训练和推理过程。

而Docker作为一个轻量级而强大的容器化平台，可以方便地管理和部署应用程序和环境。

2. Docker中的GPU加速在Docker中启用GPU加速需要满足以下条件：- 操作系统需要支持GPU，例如Ubuntu、CentOS等；- 安装具有适当版本的NVIDIA驱动程序；- 安装CUDA工具包。

一旦满足这些条件，我们就可以在Docker容器中使用GPU资源了。

下面是一些常用的实践技巧：2.1. 使用nvidia-docker工具nvidia-docker是Docker的一个插件，可以方便地在容器中使用GPU。

通过使用nvidia-docker命令代替普通的docker命令，我们可以确保GPU资源正确地被容器访问。

首先，需要安装nvidia-docker工具，然后在启动容器时，使用nvidia-docker run命令代替docker run命令。

2.2. 显存的限制和管理在使用GPU加速时，显存的管理非常重要。

默认情况下，Docker将所有可用的GPU显存都分配给容器。

然而，在多个容器同时运行的情况下，这可能会导致显存不足的问题。

为了解决这个问题，可以使用nvidia-smi命令来查看显存的使用情况，并使用--gpus参数来限制容器可以使用的GPU数量。

2.3. GPU驱动和CUDA版本的管理在使用GPU加速时，GPU驱动程序和CUDA版本的兼容性是一个关键问题。

GPU计算解决方案-- 成功案例NVIDIA® Tesla™解决方案帮助我们更快、更准确地解决了多个行业中世界上最重要的计算难题。

CAD/CAM/CAE 计算金融计算流体动力学學地理信息服务成像生命科学學石油天然气NVIDIA® Tesla™解决方案帮助我们更快、更准确地解决了多个行业中世界上最重要的计算难题。

挑战虚拟时装表演能否成为未来的潮流？这一问题尚不确定，但以色列佩塔提克瓦的OptiTex Ltd.公司已经利用其3D计算机辅助设计/计算机辅助制造（CAD/CAM）设计技术将整个设计业带入了全新境界。

传统上，设计师必须真正创造出实际衣物线条的织物样品来进行原型制作以及为潜在投资者提供展示。

这是一个相当耗时且代价高昂的过程，会产生很大的浪费。

OptiTex3D实现了这一过程的现代化。

该软件通过让设计师在虚拟模特身上模拟衣物设计的外观和运动，从而让他们在剪裁第一块布料之前就能够审视、优化以及衡量这些样品。

解决方案为解决这一设计难题，OptiTex利用NVIDIA® CUDA™软件开发环境来重新构建其衣物模拟引擎的数据与算法以使其能够在GPU上运行。

GPU计算解决方案让开发人员能够消除CPU环境下的瓶颈，最高实现10倍的性能提升。

季节性系列产品的开发时间一般为190天。

但是使用了重新构建的OptiTex 3D解决方案之后，上市时间被缩短为短短的35天。

OptiTex, Ltd.公司总裁兼首席执行官Ran Machtinger表示：“OptiTex 3D向GPU平台的转变大大提升了我们产品的效率，进一步为我们的客户提供了巨大效益。

有了实时能力，制版过程将彻底改变。

纺织业客户将不必依赖用户体验以及详尽的测试来确定最终版型，因为人们始终可以在3D模式下查看这些服装。

影响由于GPU计算解决方案带来了实时性能，因此设计师能够降低生产成本并缩短设计周期时间。

服装、汽车、航空等各行各业的用户实际上无需浪费布料、纸张、用电、工时以及快递费用，从而节约了材料、电力、以及制造费用。