Compilé avec le compilateur intel, cuda 9.1 et openmpi - Version recommandée

La réponse est oui, sans aucune ambiguïté : la configuration la plus efficace est l’utilisation d’un seul nœud et des 4 GPUs du nœud. On utilisera seulement 4 processus, donc 4 cœurs des processeurs.

Pour des données comportant 250000 atomes, le graphique ci-dessous montre les performances obtenues en utilisant :

• Un nœud et 1, 2 ou 4 GPUs (courbe bleue)
• 1, 2, ou 4 nœuds sans GPU (courbe rouge)

Un script sbatch qui tourne sur 1 nœud GPU :

Lorsque votre job amber est en état RUNNING, nous vous conseillons de vérifier que tout se passe correctement grâce à la commande :

Pour un appel amber on devrait avoir la sortie suivante :

On voit que :

1. Les 4 processus se répartissent correctement sur les deux processeurs
2. Les 4 GPUS sont utilisés (80 à 95% de taux d’utilisation)
3. 19% de la mémoire des GPUs est utilisée
4. Chaque CPU "voit" les quatre processus, mais sa mémoire est utilisée essentiellement par l’un d’entre eux : en fait les processes tournant sur les GPUs communiquent entre eux, il y a donc des tampons d’entrée-sortie sur chaque GPU pour tous les processus.

On peut comparer cette sortie à celle obtenue pour gromacs.