Параллельные вычисления в задачах молекулярного моделирования методом МонтеКарло А.В. Теплухин Лаборатория молекулярной динамики Институт математических проблем биологии РАН, Пущино Молекулярное моделирование •Поиск репрезентативных конфигураций молекулярных агрегатов •Расчёт макроскопических характеристик веществ на основе микроскопического описания Молекулярные модели N=10 V=1 нм3 Т=300о К X = {x1y1z1…xNyNzN} r i j (x i x j) (y i y j ) (z i z j) 2 2 2 q i q j A ij Bij 1 E( X) 12 6 2 i, j rij rij rij микро МАКРО ? Статистическая физика cV f NVT E 2 NVT E NRT 2 2 NVT 3 R 2 E( x) f( x )exp()d x V k bT E( x) exp()d x V k bT f NVT E( x) f( x )exp()d x V k bT E( x) exp()d x V k bT M Выборка по важности ~ fNVT f( x i ) i 1 M Выборки по важности • метод молекулярной динамики: уравнения Ньютона в конечно-разностной форме • метод Монте-Карло: процедура Метрополиса для генерации цепи Маркова Процедура Метрополиса pp. 1087-1092 Процедура Метрополиса Взять конфигурацию 2, если либо Е2 < E1, либо exp(-(Е2-E1)/(kbT)) > ξ , иначе – взять конфигурацию 1 еще раз. ξ – случайное число, равномерно распределенное на (0,1) Структура программы Инициализация Цикл выборки (k) Цикл i по всем частицам Цикл j по частицам, взаимодействующим с частицей i Расчет энергии взаимодействия частиц i и j End j Выборка очередной конфигурации End i End k Заключительные операции Тест 1 1775 молекул воды, ПГУ, NPT время (сек) выполнения теста с 14203 молекулами воды (модель TIP4P2005, куб с ПГУ, 7.53 нм3, NPT) 100000 Тест i+j t3 t2 t(2+3) время, сек 10000 j 1000 i Тест i+j i+j 100 10 1 10 100 1000 количество процессоров Расчеты на суперкомпьютере «Ломоносов», МГУ 10000 Доменная декомпозиция Разбиение объема элементарной ячейки моделируемой системы на совокупность кубов меньшего размера. Распределение моделируемой системы по 12 процессорам Схема межпроцессорных коммуникаций Масштабируемость доменной декомпозиции 440 Время, сек 420 400 380 360 340 320 8 64 216 512 1000 4096 8000 количество процессоров Время, требуемое для изобарического расчета «водных кубов», расположенных в порядке возрастания их размера. Количество силовых центров в моделируемых системах: от 36980 (ребро куба - 6.5 нм) до 36 982 832 (ребро куба - 65 нм) Расчеты на суперкомпьютере «Ломоносов», МГУ Квазинеэргодичность вычислительного процесса История 1991 г. Дискуссия : Что лучше – одна, но длинная выборка или много коротких? (Statistical Science 1992, v.7, №4) 1991 Charles J. Geyer “Markov chain Monte Carlo maximum likelihood” - in Proc. 23rd Symp. on the Interface between Computing Science and Statistics (MC)3 МСМСМС Metropolis Coupled Markov Chain Monte Carlo MC^3 «Время» Pexch ~ min(1,exp((1/(kTi)-1/(kTj))*(Ei-Ej))) обмен конфигурациями или обмен температурами Обобщенный канонический NpT-ансамбль Water REMC …… , Т1 Т2 Т108 Расчеты на 6912 процессорах (64x108) суперкомпьютера «Ломоносов», МГУ 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 -24800 -23800 -22800 -21800 -20800 -19800 -18800 -17800 -16800 -15800 H, ккал/моль Вероятности переходов между температурами 0.4 0.3 Accept 0.2 0.1 0 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 500 To K 450 400 350 300 250 200 150 100 nT 50 0 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 nT Макроскопические характеристики воды, модель TIP4P2005 1.05 exp1 MC exp2 Ice Ih плотность, 1 г/см3 40 Ср, exp MC ice Ih 35 кал/моль/град 0.95 30 25 20 0.9 15 10 0.85 t, 0.8 -200 -100 0 100 5 oC 0 200 -200 350 300 -100 exp MC 250 200 150 100 50 t, oC -200 0 -100 t, oC 0 100 200 0 100 200 температура Эволюции «коробки» №1 итерация x,y,z-компоненты дипольного момента коробки, в Дебаях Эргодическая проблема Р106 Р103 Р100 Р97 Р94 E-problem Р91 Р85 Р82 Р79 Р76 Р73 Р70 Р67 Р64 Р61 Р58 Р55 Температура Р88 Р52 Р49 Р46 Р43 Р40 Р37 Р34 Р31 Р28 Р25 Р22 Р19 Р16 Р13 Р10 Р7 Р4 105 101 97 93 89 85 81 77 73 69 65 61 57 53 49 45 41 37 33 29 25 21 17 13 9 5 1 Р1 «коробки» Спасибо за внимание!