CPU で材料計算を回しているなら——いまが GPU への乗り換え時。A100 実測を踏まえた H200 NVL 141GB(PCIe)導入ガイド
要約:量子化学・固体計算を CPU で回している研究室では 1 本の SCF にも何十分もかかるのが日常です。この記事では Quantum ESPRESSO(QE)GPU 版を A100 80GB ×4 機で実測し、最短 47.35 秒を確認しました。比較用に CPU 64 MPI では 10分58.33秒(658.33 秒)で、約 13.9× 高速化です。さらに H200 NVL 141GB(PCIe)×4 なら、HBM 帯域と容量の伸びから おおむね 1.7〜2.3×(推定)短縮が期待できます。つまり「分」単位の計算が「十数秒」へ。
TL;DR:CPU 64MPI ≈ 10分58秒 → A100×4 ≈ 47秒(13.9×)。H200×4(推定)で 20〜30 秒台のレンジ。
目次
- なぜ今 GPU なのか(Gaussian ユーザーにも刺さる話)
- テスト環境(読者マシン比較用スペック表)
- ベンチマーク条件(QE / Au 表面「DEISA pw」)
- 結果:CPU vs GPU の実測比較と 1 / 2 / 4 GPU スケール
- H200 NVL 141GB ×4 はどこまで短縮できるか(推定)
- Gaussian ユーザーへの現実的な移行ライン
- 再現方法とスクリプト
- どの構成を選ぶか:1 / 2 / 4 GPU の目安
1. なぜ今 GPU なのか(Gaussian ユーザーにも刺さる話)
Gaussian を長年お使いの方ほど CPU を積み増すことで凌いできましたが、表面・周期境界系では FFT/BLAS とメモリ帯域がボトルネックになりがちです。QE(平面波・擬ポテンシャル)はここを GPU に逃がせます。FFT、ハミルトニアン作用、密度生成など重い箇所を GPU に載せ、PCIe/NVLink の転送を抑える実装が成熟。結果として、A100×4 実測で「分」が「秒」になりました。