Benchmarking GROMACS on Optimized Colab Processors and the Flexibility of Cloud Computing for MD
ゴール: Colab を実用 MD 基盤化する。リビルド + Drive cpt + ハードウェア比較で長時間 MD を可能にする
1背景と課題
Colab は安価だが MD 用には三重苦。
- preinstalled GROMACS 2021 は CUDA / MPI なし
- セッション 12 時間で強制終了、長時間 MD が組めない
- TPUv2 / GPU の利用可否がランダム、ベンチマーク不在
2手法の概要
三本柱で Colab を実用化。
- GROMACS 2024.3 を CUDA + OpenMPI 有効でリビルド (cmake)
- Google Drive 連携の cpt resume で 12h 制限を跨ぐ
- Melittin / MEM ベンチで T4/L4/A100/TPUv2 を ns/day 比較
3本研究で示したこと
「リビルド + Drive 連携」で Colab を本格 MD 環境に変えられる。
- Melittin 50 ns で 数十倍高速化 (デフォルト 2021 比)
- cpt resume で 100 ns 級シミュレーションを完走
- TPUv2 は GROMACS の SIMD と不整合、CUDA GPU に完敗
- AWS/GCE 移行レシピも同 GitHub で公開
4主な結果 (図解)
A. Build 効果
2021 default vs 2024.3 rebuild
Melittin 50 ns 実行時間。
B. ハードウェア比較
ns/day on Colab
A100 最速、TPUv2 は実用外。
C. cpt resume パターン
Drive 連携で 12h を跨ぐ
5 分間隔 cpt → Drive sync。
D. ワークフロー
prototype on Colab → AWS prod
Colab で実験、本番は AWS/GCE/HPC。
5テイクホームメッセージ
1. Colab の preinstalled GROMACS は CUDA/MPI 抜き、そのままでは使えない。リビルド必須。
2. Drive 連携 cpt resume で 12h 制限を実質的に解除、100 ns 級が可能。
3. Colab GPU は A100 ≫ L4 ≫ T4 ≫ TPUv2。TPU は GROMACS では選ばない。
4. 社内応用: lib/md に ColabGromacsLauncher を追加し、prototyping/教育用の ephemeral runner として位置づける。