以前に、はじめてのCUDAプログラミングで分子動力学計算というブログ記事を書いたことがある。最近このなんちゃって分子動力学計算(MD)プログラムのソースコードを読み直してみたのだが、かなりひどい。しかも、「CUDAプログラミング」でググってみると、この記事が2番目にくる。こんないい加減なコードを参考にされたら読んだ人にも迷惑が掛かるので修正することにした。それほどCUDAに慣れているわけではないが、前回のコードよりはましだと思う。
それにしてもコードの内容がひどい。意味もなく__syncthreads()が入っているし、複数のスレッドから同じグローバルメモリに書き込みしてるし、レジスタを活用してないし、計算の順序は非効率だし、ダメダメだ。
そこでまず、CUDA Visual Profilerで関数のパフォーマンス測定を行った。因みにこのプロファイラはCUDAプログラミングツールキットに含まれているもので、CUDAでプログラミングを行うには必須だと思う。使い方は簡単で、Windowsであればcudaprof.exeを実行して、FileメニューからNew...を選び、プロジェクトの名前と場所を設定して、実行するCUDAプログラムを指定するだけだ。引数が必要ならそれも指定しておく。デフォルトでは4回実行され解析される。それぞれの関数がどれだけ時間がかかったのかプロットされるので、どこがボトルネックになっているのか一目瞭然だ。
まあ、予想していた通り、Calc関数が全体の99.8%を占めていたので、ここから修正を行った。まず、iとjを使っていたループをjだけにした。iはスレッド数で分割されていたが、ブロックと合わせてそれを消した。次に、jのループ内で不必要にグローバルメモリにアクセスしないようにした。例えばchg[i]というグローバル変数はループ外でローカル変数に入れてそれを使うようにする。あとは、できるだけ除算などの演算を減らすようにした。
次に、系全体を中心に戻す関数があるのだが、中心座標を求める部分はホスト側の関数で実装し、系全体を戻す関数のみをCUDAの関数とした。もともとこの処理は毎回やらなくてもよいものなので、指定したステップ毎に1回行うようにした。今回は100ステップに1回としている。なので、全体の処理時間から見れば無視しても良く、頑張ってすべてGPUで処理する必要はないと考えた。
さらに、全体のエネルギーを求める計算を見直してみた。ここは酷くて、前回のコードではCalc関数ごとに全エネルギーの和を求めるという訳が分からないことをしている。そこで、全エネルギーを求める部分の関数を別に書き、さらに並列リダクションを実装した。並列リダクションについてはOptimizing Parallel Reduction in CUDAが詳しい。今回の実装もこれを参考にさせてもらった。ただ、数千個程度の粒子数であれば、デバイスからのメモリコピーを考えてもホスト側で計算させてしまう方が速いかもしれない。一応1024個でスイッチするようにしてあるが、もっと大きな値で良いと思う。
以下に実際の処理速度の結果を示す。テストデータとして4,139個の粒子数を持つデータを用意して、それを100ステップ計算させた。動作環境としてIntel Core2 6600@2.40GHz / NVIDIA GeForce 8800 GTSを使用した。
|GPUあり(前回)|GPUなし&chtt=速度比較)
以前書いたC++のプログラムは307.1秒かかっている。前回のCUDAプログラムで35.2秒、今回のコードが6.6秒だった。C++と比べると46.2倍、前回のCUDAプログラムと比べても5.3倍高速に動作した。
最後に、今回作成したソースコードを示しておく。コンパイル方法や実行方法は前回の記事を参考にして欲しい。
simple_md_gpu.cu
//////////////////////////////////////////////////////////////// // Simple Molecular Dynamics using GPU by nox, 2009.12.10. // // Perform molecular dynamics for pseudo-atoms without internal // interactions, such as bonds, angles, dihedrals. Only vdW and // Coulomb interactions. #include <iostream> #include <iomanip> #include <fstream> #include <sstream> #include <algorithm> #include <numeric> #include <cmath> #include <cutil_inline.h> using namespace std; const int BLOCK = 256; __device__ float Distance(float* crd, int i, int j) { float dx = crd[i*3] - crd[j*3]; float dy = crd[i*3+1] - crd[j*3+1]; float dz = crd[i*3+2] - crd[j*3+2]; return sqrtf(dx * dx + dy * dy + dz * dz); } __global__ void Center(float* crd, float cx, float cy, float cz, int num_atoms) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= num_atoms) return; crd[i*3] -= cx; crd[i*3+1] -= cy; crd[i*3+2] -= cz; } // Calculate energies and forces // Total energy = vdW + Coulomb // vdW // U = eps * [(Rij / r[i])^12 - 2 * (Rij / r[i])^6] // F = -12 * eps / Rij * [(Rij / r[i])^13 - (Rij / r[i])^7] * r_xyz / r[i] // Coulomb // U = SUM_i>j qiqj / r[i] // F = SUM_j qiqj / r[i]^3 * r_xyz __global__ void Calc(float* crd, float* f, float* ene, float* chg, int num_atoms) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= num_atoms) return; const float eps = 0.2f; const float Rij = 2.5f; float r, rij, r12, r6, r3, r_, q, x; float e0, f0, f1, f2; e0 = f0 = f1 = f2 = 0.0f; float c0 = crd[i*3]; float c1 = crd[i*3+1]; float c2 = crd[i*3+2]; float q0 = chg[i]; for (int j = 0; j < num_atoms; j++) { if (i == j) continue; r = Distance(crd, i, j); r_ = 1.0f / r; q = q0 * chg[j]; rij = Rij * r_; r3 = rij * rij * rij; r6 = r3 * r3; r12 = r6 * r6; x = ((12 * eps) * (r12 - r6) + q * r_) * r_ * r_; e0 += eps * (r12 - 2.0f * r6) + q * r_; f0 += x * (c0 - crd[j*3]); f1 += x * (c1 - crd[j*3+1]); f2 += x * (c2 - crd[j*3+2]); } ene[i] = e0; f[i*3] = f0; f[i*3+1] = f1; f[i*3+2] = f2; } template<unsigned int blockSize> __global__ void Energy(float* ene, float* oene, unsigned int n) { extern __shared__ float sdata[]; unsigned int tid = threadIdx.x; unsigned int i = blockIdx.x * (blockSize * 2) + tid; unsigned int gridSize = blockSize * 2 * gridDim.x; sdata[tid] = 0; while (i < n) { sdata[tid] += ene[i] + ene[i+blockSize]; i += gridSize; } __syncthreads(); if (blockSize >= 512) { if (tid < 256) { sdata[tid] += sdata[tid+256]; } __syncthreads(); } if (blockSize >= 256) { if (tid < 128) { sdata[tid] += sdata[tid+128]; } __syncthreads(); } if (blockSize >= 128) { if (tid < 64) { sdata[tid] += sdata[tid+ 64]; } __syncthreads(); } if (tid < 32) { if (blockSize >= 64) sdata[tid] += sdata[tid+32]; if (blockSize >= 32) sdata[tid] += sdata[tid+16]; if (blockSize >= 16) sdata[tid] += sdata[tid+ 8]; if (blockSize >= 8) sdata[tid] += sdata[tid+ 4]; if (blockSize >= 4) sdata[tid] += sdata[tid+ 2]; if (blockSize >= 2) sdata[tid] += sdata[tid+ 1]; } if (tid == 0) oene[blockIdx.x] = sdata[0]; } __global__ void Move(float* crd, float* f, int num_atoms, float cap_range) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= num_atoms) return; crd[i*3] += f[i*3] * 0.01f; crd[i*3+1] += f[i*3+1] * 0.01f; crd[i*3+2] += f[i*3+2] * 0.01f; float r = crd[i*3] * crd[i*3] + crd[i*3+1] * crd[i*3+1] + crd[i*3+2] * crd[i*3+2]; float dr = r - cap_range * cap_range; if (dr > 0.0f) { f[i*3] = -crd[i*3] / cap_range * dr * 0.01f; f[i*3+1] = -crd[i*3+1] / cap_range * dr * 0.01f; f[i*3+2] = -crd[i*3+2] / cap_range * dr * 0.01f; } } class SimpleMD { private: dim3 grid; dim3 threads; int width; int num_steps; int num_atoms; int num_center; float cap_range; float *h_crd, *h_f, *h_ene, *h_chg; float *d_crd, *d_f, *d_ene, *d_chg, *d_oene; float tene; public: SimpleMD(int n, int nc, char*); ~SimpleMD(); void ReadCrd(char*); void PrintCrd(); void CenterPosition(); unsigned int NextPow2(unsigned int x); void GetBlocksAndThreads(int n, int& blocks, int& threads); void TotalEnergyReduce(int threads, int blocks); void TotalEnergy(); void Run(); }; SimpleMD::SimpleMD(int n, int nc, char* fname) : num_steps(n), num_center(nc) { ReadCrd(fname); h_f = new float[num_atoms * 3]; fill(h_f, h_f + num_atoms * 3, 0.0f); h_ene = new float[NextPow2(num_atoms)]; fill(h_ene, h_ene + NextPow2(num_atoms), 0.0f); width = (num_atoms - 1) / BLOCK + 1; grid.x = width; grid.y = 1; grid.z = 1; threads.x = BLOCK; threads.y = 1; threads.z = 1; cudaMalloc((void**)&d_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3); cudaMalloc((void**)&d_f, sizeof(float) * num_atoms * 3); cudaMalloc((void**)&d_oene, sizeof(float) * num_atoms); cudaMalloc((void**)&d_ene, sizeof(float) * NextPow2(num_atoms)); cudaMalloc((void**)&d_chg, sizeof(float) * num_atoms); } SimpleMD::~SimpleMD() { cudaFree(d_chg); cudaFree(d_ene); cudaFree(d_f); cudaFree(d_crd); delete[] h_ene; delete[] h_f; delete[] h_chg; delete[] h_crd; } void SimpleMD::ReadCrd(char* fname) { fstream fs(fname, ios_base::in); string line; stringstream ss; if (!fs.is_open()) { cerr << "File open error: " << fname << endl; exit(1); } getline(fs, line); cout << line << endl; getline(fs, line); ss.str(line); ss >> num_atoms; ss.clear(); getline(fs, line); ss.str(line); ss >> cap_range; ss.clear(); h_crd = new float[num_atoms * 3]; h_chg = new float[num_atoms]; for (int i = 0; i < num_atoms; i++) { getline(fs, line); ss.str(line); ss >> h_crd[i*3] >> h_crd[i*3+1] >> h_crd[i*3+2] >> h_chg[i]; ss.clear(); ss.str(""); } fs.close(); } void SimpleMD::PrintCrd() { cout << endl; cout << num_atoms << endl; cout << cap_range << endl; for (int i = 0; i < num_atoms; i++) { for (int j = 0; j < 3; j++) cout << " " << fixed << setw(10) << setprecision(6) << h_crd[i*3+j]; cout << " " << fixed << setw(8) << setprecision(4) << h_chg[i]; cout << endl; } } void SimpleMD::CenterPosition() { float d[3]; cudaMemcpy(h_crd, d_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyDeviceToHost); for (int i = 0; i < num_atoms; i++) for (int j = 0; j < 3; j++) d[j] += h_crd[i*3+j]; for (int i = 0; i < 3; i++) d[i] /= num_atoms; cudaMemcpy(d_crd, h_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyHostToDevice); Center<<<grid, threads>>>(d_crd, d[0], d[1], d[2], num_atoms); cudaThreadSynchronize(); } unsigned int SimpleMD::NextPow2(unsigned int x) { --x; x |= x >> 1; x |= x >> 2; x |= x >> 4; x |= x >> 8; x |= x >> 16; return ++x; } void SimpleMD::GetBlocksAndThreads(int n, int& blocks, int& threads) { threads = (n < BLOCK * 2) ? NextPow2((n + 1) / 2) : BLOCK; blocks = (n + (threads * 2 - 1)) / (threads * 2); blocks = min(width, blocks); } void SimpleMD::TotalEnergyReduce(int threads, int blocks) { switch (threads) { case 512: Energy<512><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 256: Energy<256><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 128: Energy<128><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 64: Energy< 64><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 32: Energy< 32><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 16: Energy< 16><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 8: Energy< 8><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 4: Energy< 4><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 2: Energy< 2><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 1: Energy< 1><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; } } void SimpleMD::TotalEnergy() { if (num_atoms > 1024) { int th, bl; GetBlocksAndThreads(num_atoms, bl, th); int s = bl; while (s > 1) { GetBlocksAndThreads(s, bl, th); TotalEnergyReduce(th, bl); s = (s + (th * 2 - 1)) / (th * 2); } cudaThreadSynchronize(); cudaMemcpy(&tene, d_oene, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); tene /= 2.0f; } else { cudaMemcpy(h_ene, d_ene, sizeof(float) * num_atoms, cudaMemcpyDeviceToHost); tene = accumulate(h_ene, h_ene + num_atoms, 0.0f) / 2.0f; } } void SimpleMD::Run() { cudaMemcpy(d_crd, h_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_f, h_f, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_ene, h_ene, sizeof(float) * NextPow2(num_atoms), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_chg, h_chg, sizeof(float) * num_atoms, cudaMemcpyHostToDevice); for (int i = 0; i < num_steps; i++) { if (i % num_center == 0) CenterPosition(); Calc<<<grid, threads>>>(d_crd, d_f, d_ene, d_chg, num_atoms); cudaThreadSynchronize(); TotalEnergy(); Move<<<grid, threads>>>(d_crd, d_f, num_atoms, cap_range); cudaThreadSynchronize(); cout << "Energy (" << setw(7) << i + 1 << "): "; cout << fixed << setw(15) << setprecision(5) << tene << endl; } cudaMemcpy(h_crd, d_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyDeviceToHost); cudaMemcpy(h_f, d_f, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyDeviceToHost); cudaMemcpy(h_ene, d_ene, sizeof(float) * num_atoms, cudaMemcpyDeviceToHost); } int main(int argc, char** argv) { if (argc != 3) { cerr << "Usage: " << argv[0] << " input_file number_of_steps" << endl; cerr << "Input: line 1 : title" << endl; cerr << " line 2 : number of atoms" << endl; cerr << " line 3 : radius of droplet" << endl; cerr << " line 4-: x-crd y-crd z-crd charge" << endl; exit(1); } stringstream ss; int nstep; cutilDeviceInit(1, argv); ss.str(argv[2]); ss >> nstep; int ncenter = 100; SimpleMD md(nstep, ncenter, argv[1]); md.PrintCrd(); md.Run(); md.PrintCrd(); return 0; }
それにしてもコードの内容がひどい。意味もなく__syncthreads()が入っているし、複数のスレッドから同じグローバルメモリに書き込みしてるし、レジスタを活用してないし、計算の順序は非効率だし、ダメダメだ。
そこでまず、CUDA Visual Profilerで関数のパフォーマンス測定を行った。因みにこのプロファイラはCUDAプログラミングツールキットに含まれているもので、CUDAでプログラミングを行うには必須だと思う。使い方は簡単で、Windowsであればcudaprof.exeを実行して、FileメニューからNew...を選び、プロジェクトの名前と場所を設定して、実行するCUDAプログラムを指定するだけだ。引数が必要ならそれも指定しておく。デフォルトでは4回実行され解析される。それぞれの関数がどれだけ時間がかかったのかプロットされるので、どこがボトルネックになっているのか一目瞭然だ。
まあ、予想していた通り、Calc関数が全体の99.8%を占めていたので、ここから修正を行った。まず、iとjを使っていたループをjだけにした。iはスレッド数で分割されていたが、ブロックと合わせてそれを消した。次に、jのループ内で不必要にグローバルメモリにアクセスしないようにした。例えばchg[i]というグローバル変数はループ外でローカル変数に入れてそれを使うようにする。あとは、できるだけ除算などの演算を減らすようにした。
次に、系全体を中心に戻す関数があるのだが、中心座標を求める部分はホスト側の関数で実装し、系全体を戻す関数のみをCUDAの関数とした。もともとこの処理は毎回やらなくてもよいものなので、指定したステップ毎に1回行うようにした。今回は100ステップに1回としている。なので、全体の処理時間から見れば無視しても良く、頑張ってすべてGPUで処理する必要はないと考えた。
さらに、全体のエネルギーを求める計算を見直してみた。ここは酷くて、前回のコードではCalc関数ごとに全エネルギーの和を求めるという訳が分からないことをしている。そこで、全エネルギーを求める部分の関数を別に書き、さらに並列リダクションを実装した。並列リダクションについてはOptimizing Parallel Reduction in CUDAが詳しい。今回の実装もこれを参考にさせてもらった。ただ、数千個程度の粒子数であれば、デバイスからのメモリコピーを考えてもホスト側で計算させてしまう方が速いかもしれない。一応1024個でスイッチするようにしてあるが、もっと大きな値で良いと思う。
以下に実際の処理速度の結果を示す。テストデータとして4,139個の粒子数を持つデータを用意して、それを100ステップ計算させた。動作環境としてIntel Core2 6600@2.40GHz / NVIDIA GeForce 8800 GTSを使用した。
以前書いたC++のプログラムは307.1秒かかっている。前回のCUDAプログラムで35.2秒、今回のコードが6.6秒だった。C++と比べると46.2倍、前回のCUDAプログラムと比べても5.3倍高速に動作した。
最後に、今回作成したソースコードを示しておく。コンパイル方法や実行方法は前回の記事を参考にして欲しい。
simple_md_gpu.cu
//////////////////////////////////////////////////////////////// // Simple Molecular Dynamics using GPU by nox, 2009.12.10. // // Perform molecular dynamics for pseudo-atoms without internal // interactions, such as bonds, angles, dihedrals. Only vdW and // Coulomb interactions. #include <iostream> #include <iomanip> #include <fstream> #include <sstream> #include <algorithm> #include <numeric> #include <cmath> #include <cutil_inline.h> using namespace std; const int BLOCK = 256; __device__ float Distance(float* crd, int i, int j) { float dx = crd[i*3] - crd[j*3]; float dy = crd[i*3+1] - crd[j*3+1]; float dz = crd[i*3+2] - crd[j*3+2]; return sqrtf(dx * dx + dy * dy + dz * dz); } __global__ void Center(float* crd, float cx, float cy, float cz, int num_atoms) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= num_atoms) return; crd[i*3] -= cx; crd[i*3+1] -= cy; crd[i*3+2] -= cz; } // Calculate energies and forces // Total energy = vdW + Coulomb // vdW // U = eps * [(Rij / r[i])^12 - 2 * (Rij / r[i])^6] // F = -12 * eps / Rij * [(Rij / r[i])^13 - (Rij / r[i])^7] * r_xyz / r[i] // Coulomb // U = SUM_i>j qiqj / r[i] // F = SUM_j qiqj / r[i]^3 * r_xyz __global__ void Calc(float* crd, float* f, float* ene, float* chg, int num_atoms) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= num_atoms) return; const float eps = 0.2f; const float Rij = 2.5f; float r, rij, r12, r6, r3, r_, q, x; float e0, f0, f1, f2; e0 = f0 = f1 = f2 = 0.0f; float c0 = crd[i*3]; float c1 = crd[i*3+1]; float c2 = crd[i*3+2]; float q0 = chg[i]; for (int j = 0; j < num_atoms; j++) { if (i == j) continue; r = Distance(crd, i, j); r_ = 1.0f / r; q = q0 * chg[j]; rij = Rij * r_; r3 = rij * rij * rij; r6 = r3 * r3; r12 = r6 * r6; x = ((12 * eps) * (r12 - r6) + q * r_) * r_ * r_; e0 += eps * (r12 - 2.0f * r6) + q * r_; f0 += x * (c0 - crd[j*3]); f1 += x * (c1 - crd[j*3+1]); f2 += x * (c2 - crd[j*3+2]); } ene[i] = e0; f[i*3] = f0; f[i*3+1] = f1; f[i*3+2] = f2; } template<unsigned int blockSize> __global__ void Energy(float* ene, float* oene, unsigned int n) { extern __shared__ float sdata[]; unsigned int tid = threadIdx.x; unsigned int i = blockIdx.x * (blockSize * 2) + tid; unsigned int gridSize = blockSize * 2 * gridDim.x; sdata[tid] = 0; while (i < n) { sdata[tid] += ene[i] + ene[i+blockSize]; i += gridSize; } __syncthreads(); if (blockSize >= 512) { if (tid < 256) { sdata[tid] += sdata[tid+256]; } __syncthreads(); } if (blockSize >= 256) { if (tid < 128) { sdata[tid] += sdata[tid+128]; } __syncthreads(); } if (blockSize >= 128) { if (tid < 64) { sdata[tid] += sdata[tid+ 64]; } __syncthreads(); } if (tid < 32) { if (blockSize >= 64) sdata[tid] += sdata[tid+32]; if (blockSize >= 32) sdata[tid] += sdata[tid+16]; if (blockSize >= 16) sdata[tid] += sdata[tid+ 8]; if (blockSize >= 8) sdata[tid] += sdata[tid+ 4]; if (blockSize >= 4) sdata[tid] += sdata[tid+ 2]; if (blockSize >= 2) sdata[tid] += sdata[tid+ 1]; } if (tid == 0) oene[blockIdx.x] = sdata[0]; } __global__ void Move(float* crd, float* f, int num_atoms, float cap_range) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= num_atoms) return; crd[i*3] += f[i*3] * 0.01f; crd[i*3+1] += f[i*3+1] * 0.01f; crd[i*3+2] += f[i*3+2] * 0.01f; float r = crd[i*3] * crd[i*3] + crd[i*3+1] * crd[i*3+1] + crd[i*3+2] * crd[i*3+2]; float dr = r - cap_range * cap_range; if (dr > 0.0f) { f[i*3] = -crd[i*3] / cap_range * dr * 0.01f; f[i*3+1] = -crd[i*3+1] / cap_range * dr * 0.01f; f[i*3+2] = -crd[i*3+2] / cap_range * dr * 0.01f; } } class SimpleMD { private: dim3 grid; dim3 threads; int width; int num_steps; int num_atoms; int num_center; float cap_range; float *h_crd, *h_f, *h_ene, *h_chg; float *d_crd, *d_f, *d_ene, *d_chg, *d_oene; float tene; public: SimpleMD(int n, int nc, char*); ~SimpleMD(); void ReadCrd(char*); void PrintCrd(); void CenterPosition(); unsigned int NextPow2(unsigned int x); void GetBlocksAndThreads(int n, int& blocks, int& threads); void TotalEnergyReduce(int threads, int blocks); void TotalEnergy(); void Run(); }; SimpleMD::SimpleMD(int n, int nc, char* fname) : num_steps(n), num_center(nc) { ReadCrd(fname); h_f = new float[num_atoms * 3]; fill(h_f, h_f + num_atoms * 3, 0.0f); h_ene = new float[NextPow2(num_atoms)]; fill(h_ene, h_ene + NextPow2(num_atoms), 0.0f); width = (num_atoms - 1) / BLOCK + 1; grid.x = width; grid.y = 1; grid.z = 1; threads.x = BLOCK; threads.y = 1; threads.z = 1; cudaMalloc((void**)&d_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3); cudaMalloc((void**)&d_f, sizeof(float) * num_atoms * 3); cudaMalloc((void**)&d_oene, sizeof(float) * num_atoms); cudaMalloc((void**)&d_ene, sizeof(float) * NextPow2(num_atoms)); cudaMalloc((void**)&d_chg, sizeof(float) * num_atoms); } SimpleMD::~SimpleMD() { cudaFree(d_chg); cudaFree(d_ene); cudaFree(d_f); cudaFree(d_crd); delete[] h_ene; delete[] h_f; delete[] h_chg; delete[] h_crd; } void SimpleMD::ReadCrd(char* fname) { fstream fs(fname, ios_base::in); string line; stringstream ss; if (!fs.is_open()) { cerr << "File open error: " << fname << endl; exit(1); } getline(fs, line); cout << line << endl; getline(fs, line); ss.str(line); ss >> num_atoms; ss.clear(); getline(fs, line); ss.str(line); ss >> cap_range; ss.clear(); h_crd = new float[num_atoms * 3]; h_chg = new float[num_atoms]; for (int i = 0; i < num_atoms; i++) { getline(fs, line); ss.str(line); ss >> h_crd[i*3] >> h_crd[i*3+1] >> h_crd[i*3+2] >> h_chg[i]; ss.clear(); ss.str(""); } fs.close(); } void SimpleMD::PrintCrd() { cout << endl; cout << num_atoms << endl; cout << cap_range << endl; for (int i = 0; i < num_atoms; i++) { for (int j = 0; j < 3; j++) cout << " " << fixed << setw(10) << setprecision(6) << h_crd[i*3+j]; cout << " " << fixed << setw(8) << setprecision(4) << h_chg[i]; cout << endl; } } void SimpleMD::CenterPosition() { float d[3]; cudaMemcpy(h_crd, d_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyDeviceToHost); for (int i = 0; i < num_atoms; i++) for (int j = 0; j < 3; j++) d[j] += h_crd[i*3+j]; for (int i = 0; i < 3; i++) d[i] /= num_atoms; cudaMemcpy(d_crd, h_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyHostToDevice); Center<<<grid, threads>>>(d_crd, d[0], d[1], d[2], num_atoms); cudaThreadSynchronize(); } unsigned int SimpleMD::NextPow2(unsigned int x) { --x; x |= x >> 1; x |= x >> 2; x |= x >> 4; x |= x >> 8; x |= x >> 16; return ++x; } void SimpleMD::GetBlocksAndThreads(int n, int& blocks, int& threads) { threads = (n < BLOCK * 2) ? NextPow2((n + 1) / 2) : BLOCK; blocks = (n + (threads * 2 - 1)) / (threads * 2); blocks = min(width, blocks); } void SimpleMD::TotalEnergyReduce(int threads, int blocks) { switch (threads) { case 512: Energy<512><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 256: Energy<256><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 128: Energy<128><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 64: Energy< 64><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 32: Energy< 32><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 16: Energy< 16><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 8: Energy< 8><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 4: Energy< 4><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 2: Energy< 2><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; case 1: Energy< 1><<<blocks, threads, sizeof(float) * threads>>>(d_ene, d_oene, num_atoms); break; } } void SimpleMD::TotalEnergy() { if (num_atoms > 1024) { int th, bl; GetBlocksAndThreads(num_atoms, bl, th); int s = bl; while (s > 1) { GetBlocksAndThreads(s, bl, th); TotalEnergyReduce(th, bl); s = (s + (th * 2 - 1)) / (th * 2); } cudaThreadSynchronize(); cudaMemcpy(&tene, d_oene, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); tene /= 2.0f; } else { cudaMemcpy(h_ene, d_ene, sizeof(float) * num_atoms, cudaMemcpyDeviceToHost); tene = accumulate(h_ene, h_ene + num_atoms, 0.0f) / 2.0f; } } void SimpleMD::Run() { cudaMemcpy(d_crd, h_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_f, h_f, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_ene, h_ene, sizeof(float) * NextPow2(num_atoms), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_chg, h_chg, sizeof(float) * num_atoms, cudaMemcpyHostToDevice); for (int i = 0; i < num_steps; i++) { if (i % num_center == 0) CenterPosition(); Calc<<<grid, threads>>>(d_crd, d_f, d_ene, d_chg, num_atoms); cudaThreadSynchronize(); TotalEnergy(); Move<<<grid, threads>>>(d_crd, d_f, num_atoms, cap_range); cudaThreadSynchronize(); cout << "Energy (" << setw(7) << i + 1 << "): "; cout << fixed << setw(15) << setprecision(5) << tene << endl; } cudaMemcpy(h_crd, d_crd, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyDeviceToHost); cudaMemcpy(h_f, d_f, sizeof(float) * num_atoms * 3, cudaMemcpyDeviceToHost); cudaMemcpy(h_ene, d_ene, sizeof(float) * num_atoms, cudaMemcpyDeviceToHost); } int main(int argc, char** argv) { if (argc != 3) { cerr << "Usage: " << argv[0] << " input_file number_of_steps" << endl; cerr << "Input: line 1 : title" << endl; cerr << " line 2 : number of atoms" << endl; cerr << " line 3 : radius of droplet" << endl; cerr << " line 4-: x-crd y-crd z-crd charge" << endl; exit(1); } stringstream ss; int nstep; cutilDeviceInit(1, argv); ss.str(argv[2]); ss >> nstep; int ncenter = 100; SimpleMD md(nstep, ncenter, argv[1]); md.PrintCrd(); md.Run(); md.PrintCrd(); return 0; }
コメント
記事で参考になるのはないか
探しておりました。
よかったらこの記事を私の
メーリングリストに載せたいと思いますが
よろしいでしょうか？
コメントありがとうございます。
返事が遅くなり済みません。
この記事をメーリングリストに載せたいとのことですが、ご自由に紹介して頂いて構いません。
よろしくお願いします。