|
Дополнительная информация о статье
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ТОМ 21 |
ГОД 2026 |
СТРАНИЦЫ 31-37 |
КОДЫ КЛАССИФИКАТОРОВ
УДК 004.942
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
CPU; GPU; DFT; многопоточность
АННОТАЦИЯ
В данной работе проведено комплексное исследование производительности центральных и графических процессоров при выполнении расчетов, основанных на объединенной теории функционала плотности (JDFT~--- Joint Density Functional Theory). Были выполнены измерения скоростных характеристик при различных конфигурациях параллельных вычислений с~использованием OpenMP и MPI. Осуществлено тестирование моделей электронейтральной поверхности в каноническом ансамбле при заданном числе электронов, а также заряженной поверхности в большом каноническом ансамбле с фиксированным химическим потенциалом электронов в системе электролит/графен/металл с использованием континуальной модели электролита CANDLE, имитирующей 0.1~M водный раствор KCl. Такие расчеты являются ключевыми для точного моделирования электрохимических систем. Результаты показали значительный прирост производительности при применении графических процессоров на данном классе задач. Также приведены оценки объема потребляемой оперативной памяти как для отдельного MPI-процесса, так и для всей программы. На основе полученных данных разработаны рекомендации по практическому применению программного пакета JDFTx.
TITLE
Performance Study of CPU vs GPU for Modeling Electrolyte/Graphene/Metal Systems Using JDFT
AUTHORS
Gordienko D.V., Pavlov S.V., Kislenko V.A., Kislenko S.A.
KEYWORDS
CPU; GPU; DFT; multithreading
ABSTRACT
This work presents a comprehensive performance study of central processing units (CPUs) and graphics processing units (GPUs) for calculations based on joint density functional theory (JDFT). We performed speed measurements under various parallel computing configurations using OpenMP and MPI. Testing included models of an electroneutral surface in the canonical ensemble at a fixed number of electrons, as well as a charged surface in the grand canonical ensemble with a fixed electron chemical potential. These were applied to an electrolyte/graphene/metal system using the CANDLE continuum electrolyte model simulating a 0.1~M aqueous KCl solution. Such calculations are crucial for the accurate modeling of electrochemical systems. The results demonstrate significant performance gains when using GPUs for this class of problems. We also report estimates of memory consumption per MPI process and for the entire program. Based on the data obtained, we have developed practical guidelines for using the JDFTx software package.