Gromacs-Rocm

前言：AMD目前也在努力改进自己的生态吧，推出了自有ROCm平台（对比CUDA），目前说是说在深度学习方面可以支持caffe、tensorflow以及Pytorch吧，但对于我个人尝试ROCm-Pytorch的感受来说，唉，安装太麻烦了（官网上面说Pytorch版还在开发中）
最近的一个工作是基于Gromacs-ROCm平台的移植，原本Gromacs有OpenCL版本的（将在下文中说明），此外，它还支持CUDA的native GPU acceleration。按照老板的要求，尝试了如何将Gromacs移植到AMD ROCm平台进行评估，无奈个人能力有限，过程痛苦，特此记下这段历程。

Gromacs

GROMACS 是HPC的典型应用之一，用于研究生物分子体系的分子动力学程序包。它可以用分子动力学、随机动力学或者路径积分方法模拟溶液或晶体中的任意分子，进行分子能量的最小化，分析构象等。它的模拟程序包包含 GROMACS 力场(蛋白质、核苷酸、糖等)，研究的范围可以包括玻璃和液晶、到聚合物、晶体和生物分子溶液。GROMACS 是一个功能强大的分子动力学的模拟软件，其在模拟大量分子系统的牛顿运动方面具有极大的优势。

目前Gromacs主要支持下面四种性能改进的方法：
其中thread-mpi不兼容mpi，因此有了MPI和OpenMP的方案：前者侧重于结点间并行，后者侧重于结点内并行。第四种异构加速，即CPU和GPU共同参与运算。

Gromacs需要快速计算离散傅里叶变换，其只提供了三种安装选择，分别是FFTW(目前最快)、mkl、以及内置的fftpack（不保证性能），其中fftw提供了单/双精度的选择（在Gromacs中只支持单精度的gpu加速），在这里选择了FFTW。
FFTW ( the Faster Fourier Transform in the West) 是一个快速计算离散傅里叶变换的标准C语言程序集，其由MIT的M.Frigo 和S. Johnson 开发。可计算一维或多维实和复数据以及任意规模的DFT。下面是安装步骤，安装根据自己需要可以参考官方教程。

安装CPU版

首先是不开启GPU加速的，安装命令如下所示，GMX_GPU设置为OFF

安装OpenCL版

使用A卡的OpenCL版本，安装命令如下所示

测试按照官方的一个教程，将CPU和OpenCL版本进行了一个简单的对比，可以看到gpu还是起到了一定效果的，时间减少了 $15 %$ 。

Gromacs-ROCm

Gromacs利用GPU来加速大概是这么一个原理：Gromacs中涉及到三种力的计算，其中Non-bonded力的计算量占主要部分，因此可以将这一计算部分放到GPU上来计算（这里可以查看官网介绍但根据NVIDIA最新的Gromacs测试报告来看，为了进一步提升运算效率，他们已经开始在GPU上并行计算这三个部分了，再来对比AMD的支持= =）。

首先去Github上找是否有已经移植好的，然后我找到了这个，整个项目加上我才两颗星，一尝试果然各种报错。

然后给唯一的项目维护者提了一个issue，于是有了一个船新版本，请看这里，虽然构建成功，但还有很多问题需要共同来解决，这也是开源的意义所在吧
在添加rocfft依赖库的过程中遇到了一个小问题，ROCm自带的rocm-cmake和已有的cmake工具产生了冲突，卸载rocm-cmake无效后，将cmake版本由最新的3.15.3降至3.14.6后，冲突解决了。原因是ROCm-2.7平台本身存在bug，在以后的2.8版本应该会修复。