GAMESSのプロファイリング

compallから読み出されるシェルスクリプトcompに説明がある．

---------------

# To profile code during development stages,

# 1. "comp" desired modules with -pg added to the xlf flags

# 2. "lked" after adding -p to the xlf flags.

# 3. execute to completion, generating 'mon.out' file.

# 4. generate results by 'prof gamess.00.x mon.out'.

---------------

gfortranの場合は，以下を追加

1380行（32bit）

gfortran -pg -c $OPT -std=legacy $MODULE.f

1517行（64bit）

gfortran -pg -c -fdefault-integer-8 $OPT -std=legacy $MODULE.f

GAMESSのコンパイル

GAMESSをコンパイルした．数値計算ライブラリにはAtlasを使用．

1）Atlasのコンパイル
・Atlasをダウンロード
http://sourceforge.net/projects/math-atlas/
・適当なところに解凍
・解凍したディレクトリの中に，適当なディレクトリを作る（例えばmyobj）
cd myobj
../configure -Si cputhrchk 0（CPUのclock変動を無視する．このオプションを付けないとエラー．）

2）GAMESSのコンパイル
・ダウンロード
http://www.msg.ameslab.gov/gamess/download.html
のobtaining GAMESSをクリック．agreeするとメールアドレスの登録が要求される．登録したメールアドレスにダウンロード先とパスワード（毎週変わる）が送られる．
・解凍
tar -xvzf gamess-current.tar.gz
cd gamess
・コンパイルに関する設定
./configure
Fortranはgfortran
数値演算ライブラリにはatlasを選択

configureによる設定はinstall.infoに書き込まれる（ここを手作業で修正することも可能）
・コンパイル
./compall
・ddiのコンパイル
cd ddi
./compddi
・リンク
./lked
gamess.00.xが出来る
----------------------------------------
atlasはスカラー版がリンクされる．SMP並列版をリンクするにはlkedの一部を書き換える．
set MATHLIBS="-L$GMS_MATHLIB_PATH -lf77blas -latlas"
の行を
set MATHLIBS="-L$GMS_MATHLIB_PATH -lptf77blas -lpthread -latlas"
とする（2箇所）

HTの効果が現れない場合

同じくポリエチレンの重合度466の鎖一本を伸び切った状態で真空中で分子動力学計算した．計算時間は5psと長くしてある．並列化の効率が低下しているが，これは相互作用が鎖に沿って２次元的であるためだろう．物理４コアまでは計算時間は短くなっているが，hyperthreadingのある５〜８では寧ろ物理４コアより計算時間が遅くなっている．相互作用が２次元的な場合には，スレッド数は物理コア数までとするのがよいようだ．こうした系では，物理８コアの方が，hypethreadingで論理８コアとするよりも遥かに計算時間は短縮出来る．

Core i7とAthlon X2との比較

core i7とHyperthreadingの効果(2)

ポリエチレン１本鎖，重合度466

他の計算条件はcore i7とHyperthreadingの効果(1)とほぼ同じ．

ほぼ同じ原子数，密度であるが，連結されたことにより，計算時間が約３倍掛かっている．スレッド数に対する計算速度の向上の度合いは，（１）の場合と同程度．物理コア４＋論理コア１の５スレッドでは一旦計算速度が低下するが，６～８スレッドで計算速度が向上するのも同じ現象．

８スレッドで，物理コア６個程度の計算速度になる．

Core i7とHyperthreadingの効果(1)

Core i7をMaterials Studio 4.3でベンチマークテストした．

【系】butane 100分子，密度〜0.8cm-3，Amorphous Cellで充填

【CPU】Core i7 940 2.93 GHz, 4 core

【計算法】MD,  NVT, 0.1ps, 298K

【力場】compass

スレッド数の逆数に対して，CPU timeをプロットした．

物理コア数と同じスレッド数４までは順調に伸びているが，スレッド５では４よりも速度が落ちる（グラフで跳ね上がっているところ）．複数回実行しても同じ結果になった．スレッド６〜８は，物理コア並みの速度アップである．スレッド８で論理コア数８と同じになる．この時の速度は実質物理コア６程度ではないかと思われる．無機物や分子集合系のシミュレーションでは，コア数の効果は大きく，hyperthreadingも効く様である．

物理４コアまでの直線を外挿すると，物理６コアで3.60 s，物理８コアで2.97 sとなった．

#BIOSYM btcl 3
#
# Input File For Discover Generated By Materials Studio
# Input Client Model Document: C:Documents and SettingssasakiMy DocumentsMaterials Studio ProjectsUntitled0109 FilesDocuments3D Atomistic.xsd
# Job: [MTG9C] - 3D Atomistic Disco Min
#
autoEcho off
#
# Begin Forcefield Section
begin forcefield = compass

# File setup
set file [open energy_table.out w]

# Nonbond section:
forcefield nonbond
-separate_coulomb
vdw
summation_method = atom_based
cutoff = 9.50
spline_width = 1.00
buffer_width = 0.50
coulomb
dielectric_value = 1.0

# End Forcefield Section
#

# Minimization Section: All-trans
minimize
method = newton
iteration_limit = 5000
sd
convergence = 1000.0000000
line_search_precision = 0.5000000
cg
convergence = 10.0000000
line_search_precision = 0.5000000
method = fletcher
newton
convergence = 0.1000000
line_search_precision = 0.5000000
max_atoms = 200
method = bfgs

set energyValue_all_trans [energy]

#set restraint
restraint create rst1 torsion cn

restraint scale rst1 1000

#increment
$k = 1

for {$i = 0} {$i < 360.1} {incr i $k} {

molGeom set torsion $i cn
restraint target rst1 $i

# Minimization Section:
minimize
method = newton
iteration_limit = 5000
sd
convergence = 1000.0000000
line_search_precision = 0.5000000
cg
convergence = 10.0000000
line_search_precision = 0.5000000
method = fletcher
newton
convergence = 0.1000000
line_search_precision = 0.5000000
max_atoms = 200
method = bfgs

set energyValue [energy]

molGeom get torsion phi cn

#cc

$delta_E = $energyValue - $energyValue_all_trans
puts $file "[format "%5i%12.5f" $i $delta_E] [object phi]"

#
# Write coordinate file:
}