GROMACS 溶媒和ΔGをGPUで回す：λ窓並列で意思決定を前倒し（A100実測→H200 NVLへ）¶
前提（ここが大事）
このページの数値は A100 80GB×4 での実測です。
販売対象の H200 NVL（1/4/8GPU） でも同じ考え方で、「λ窓（＋replica/複数案件）を並列化して、壁時計を短縮」できます。
H200 NVL向けには、お客様の系・条件に合わせて PoCで実測値を提示します。
結論（先に要点）¶
- 同じΔGを再現：A100とH100で溶媒和ΔGは誤差内で一致（計算として妥当）
- A100→H100で壁時計短縮：4GPU並列の完了時間が 約23%短縮（1.30×高速）
- 膜系（benchMEM）でもthroughputが伸びる：H100 NVL×4で 合計934 ns/day（1GPU比3.51×）
まず何を計算しているか¶
ここでやっているのは、GROMACSで 「エタノールが水に“なじむ強さ”」を数値で出す計算です。
- エタノールが水に溶けやすいのは感覚的に分かりますが、
- その “溶けやすさ” を 自由エネルギー ΔG（デルタジー） という数値で表します。
ざっくり言うと：
- ΔGがマイナス → 水に入るのが「自然」＝溶けやすい
- ΔGがプラス → 水に入るのが「不自然」＝溶けにくい
この「溶媒和ΔG」は、創薬でよく使う 結合自由エネルギー（ABFE/RBFE）の“部品”でもあります。
だから企業向けには「単なるお遊び」ではなく、将来の本命計算（候補評価）につながるミニデモとして使えます。
なぜGPUが効くの？（λ窓＝独立ジョブ だから）¶
自由エネルギー計算は、いきなり0→1を一発で変えるのではなく、途中をいくつかに分けて少しずつ変化させます。
この「分割した1個1個」を λ（ラムダ）窓と呼びます。
- 今回は 7つのλ窓（0.0 / 0.2 / 0.4 / 0.6 / 0.8 / 0.9 / 1.0）
- 各λ窓は 基本的に独立しているので、別々に計算できます
つまり、
- 1GPUしかない場合：7窓を 順番に回す（遅い）
- 4GPUある場合：7窓を 同時に回せる（速い）
この “同時に回せる” が、企業の意思決定（結果が出るまでの待ち時間）に直結します。
実測環境¶
- GPU：NVIDIA A100 80GB（PCIe）×4
- 計算：2 ns / 窓 × 7窓（合計 14 ns分のサンプリング）
- 統合：BAR（後半1 nsのみ使用、
-b 1000 ps）
- ソフトウェア：NGCコンテナ
nvcr.io/hpc/gromacs:2022.3（Apptainer）
結果：ΔG（エタノールの溶媒和自由エネルギー）¶
- ΔG_total = -17.49 ± 0.36 kJ/mol
- ΔG_total = -4.18 ± 0.09 kcal/mol
（ΔGがマイナスなので、エタノールは水に“なじむ”＝溶けやすい、という直感と一致します）
結果：壁時計（意思決定の速さ）¶
今回のポイントは 「同じ答え（ΔG）に到達するまでの時間がどれだけ短くなるか」です。
| 実行方法 | 壁時計（7窓を完了するまで） |
|---|---|
| 1GPU逐次（1窓ずつ順番） | 1044.15 sec（17.40 min） |
| 4GPU並列（窓を同時に実行） | 364.10 sec（6.07 min） |
- 短縮（壁時計）＝ 2.87×
- 参考：7窓を4GPUで回す理想上限は 3.50×（2バッチで終わるため）
→ 今回は 理想比 81.9% と良好
仕事では何が変わる？（待ち時間と処理件数）¶
企業側で稟議に乗せやすい言い方は「論文が増える」よりも、次の2つです。
1) 待ち時間が減る（Time-to-decision）¶
- “結果が出るまで待つ時間” が短くなる
→ 次の候補に進む意思決定が前倒しできる
2) 週あたり処理できる件数が増える（スループット）¶
自由エネルギー計算の実務では、多くの場合 - λ窓を増やす - replica（反復）を増やす - 候補分子を複数同時に回す が必要になります。
GPUを増やすと 同時に回せる本数（窓×replica×案件）が増えるため、 「同じ期間で評価できる候補数」が増えます。
A100×4 vs H100 NVL×4（実測比較）¶
同一ワークロード（2 ns/窓 × 7窓、BARは後半1ns）を、A100とH100で実測比較しました。
（GROMACSは NGCコンテナ nvcr.io/hpc/gromacs:2022.3 をApptainerで使用）
※図の縦軸は概算スケールです。正確な数値は次の表を参照してください。
壁時計（意思決定の速さ）¶
| GPU構成 | 4GPU並列（7窓を同時実行） | 1GPU逐次（7窓を順番に実行） | 並列Speedup（理想3.5×） |
|---|---|---|---|
| A100 80GB×4 | 364.10 sec（6.07 min） | 1044.15 sec（17.40 min） | 2.87×（効率81.9%） |
| H100 NVL×4 | 279.40 sec（4.66 min） | 922.45 sec（15.37 min） | 3.30×（効率94.3%） |
- A100→H100（4GPU並列）の短縮：6.07分 → 4.66分（約23%短縮、1.30×高速）
- H100は「7窓を4GPUで回す」理想上限（3.5×）に対して 94% と良好（窓並列がよく効く）。
ΔG（計算の妥当性チェック）¶
- A100：ΔG_total = -17.49 ± 0.36 kJ/mol
- H100：ΔG_total = -17.97 ± 0.92 kJ/mol
→ 誤差内で一致し、同一手順がH100でも再現できています。
膜系ベンチ（A相当）：benchMEM（膜タンパク＋膜＋水）をH100 NVL×4で測る¶
「膜系のGROMACS」を使う方に近い題材として、ベンチマーク benchMEM を測りました。
このタイプは現場では 条件違い・replica・複数案件を同時に流すことが多く、H100/H200 NVLの価値（スループット）を説明しやすいです。
測定条件（短時間で再現しやすい設定）¶
- nsteps = 200000（約0.4ns相当）
- OMP = 8
- ソフトウェア：NGCコンテナ
nvcr.io/hpc/gromacs:2022.3（Apptainer） - 環境（H100側）：Driver 550.144.03 / CUDA 12.4
- トポロジ（要点）：GPU0–1 が NVLink（NV12）＋NUMA0、GPU2–3 が NVLink（NV12）＋NUMA1
結果（H100 NVL×4 実測）¶
| 実行 | throughput (ns/day) | wall（目安） |
|---|---|---|
| 1GPU（GPU0） | 266.124 | 136.48 sec |
| 4GPU（4本同時の合計） | 934.433 | 165.21 sec（4本の最大wall） |
- 4GPU/1GPU のスループット倍率：3.51×（= 934.433 / 266.124）
- 4GPU内訳（ns/day）：g0=245.874 / g1=236.474 / g2=223.791 / g3=228.294
ここがポイント：同時に何本回せるか¶
「1本を最速で回す」だけでなく、“同時に何本回せるか”が実務価値です。
H200 NVL 8GPU なら、replicaや案件の同時実行で スループットをさらに上げて、意思決定を前倒しできます。
H200 NVL（1/4/8GPU）で何が変わる？¶
- 4GPU：今回と同じ “窓並列” がそのまま効く（壁時計短縮）
- 8GPU：7窓の計算だけだとGPUが1枚余るので、実務では
- もう1案件を同時に流す（スループット増）
- replicaを増やして誤差を下げる（精度↑でも日程を伸ばさない）
で真価が出ます
相談（PoC）¶
H200 NVL（1/4/8GPU）で、あなたの条件（候補数、λ窓数、replica数、締切）に合わせて
「週あたり何件処理できるか」「壁時計がどれだけ短くなるか」をPoCで実測提示します。
→ お問い合わせ