用同一GROMACS任务比较CPU与GPU耗时和成本

比较CPU与GPU，不应拿两个不同体系、不同步数或不同输出设置的运行时间作结论。先选一个已经验证的GROMACS输入文件，在同一软件版本、相同模拟步数和输出设置下分别运行CPU与GPU路径。基准回答的是“这份代表性任务在当前机器上表现如何”，不能直接代表所有体系或长期模拟。

准备可重复的短基准

选择正式任务中有代表性的.tpr，记录其生成所用的拓扑、参数和GROMACS版本。CPU和GPU两次运行使用同一输入、相同步数、相同输出频率、同一存储位置和相同CPU线程额度；不要同时调整精度、物理模型、输出间隔或步数。先确认GPU构建和设备可用，再各做一次预热运行，之后重复测量数次，记录中位数和波动。

执行并记录两条路径

下面假设已准备好可运行的bench.tpr，仅示范如何分别选择非键相互作用的CPU或GPU路径。GROMACS可将其他计算任务分配到不同设备，正式比较时先阅读对应版本文档并查看日志实际分配；如果想比较完整CPU路径，也需确认PME、bonded和update等没有仍留在GPU。

set -euo pipefail
mkdir -p result-cpu result-gpu logs
/usr/bin/time -v -o logs/cpu.time \
  gmx mdrun -s bench.tpr -deffnm result-cpu/run \
  -nsteps 20000 -ntomp 8 -nb cpu 2> logs/cpu.stderr
/usr/bin/time -v -o logs/gpu.time \
  gmx mdrun -s bench.tpr -deffnm result-gpu/run \
  -nsteps 20000 -ntomp 8 -nb gpu 2> logs/gpu.stderr
# 对照日志中的步数、性能、设备分配与警告
grep -E 'Performance|GPU|steps' logs/cpu.stderr logs/gpu.stderr

示例将运行步数覆盖为2万步，用于资源基准而不是科研生产结果。正式科研模拟应按研究设计完成规定步数，并确保CPU/GPU两种结果符合所需的数值与科学验收标准。若软件版本的日志格式不同，请以本机输出为准，保存完整日志而非只摘录性能行。

从运行时间换算到单任务费用

记录从开始到完成的墙钟时间，同时计算有效性能，例如纳秒/天或每万步秒数，以同一单位比较。若CPU方案成本为“CPU资源单价×核数×小时”，GPU方案成本为“GPU资源单价×GPU数×小时＋仍需的CPU与内存资源费用”，再分别加入磁盘、数据和支持费用。用完成同一有效任务所需的总费用比较，不要只看GPU每小时价格。价格必须取当前报价或本校计费规则，本文不提供固定费率。

运行结束后确认实际完成步数、退出状态、模拟日志和输出文件；检查两种路径的关键物理量与项目预先规定的容差。GPU加速可能伴随浮点运算顺序差异，不能仅以文件字节完全相同作为唯一验收条件，也不能忽略研究所需的数值验证。

判断差异来自硬件还是设置

若GPU更慢，检查体系规模是否太小、CPU与GPU任务分配、数据读写和设备是否被共享；GROMACS官方性能指南指出最佳分配会随硬件和体系变化。若CPU与GPU速度差异很大，先复核线程数、步数、输出频率和日志是否表明跑完了同一任务。多次测试出现明显波动时延长基准或减少同卡并发，不要挑最快的一次作结论。

最后报告软件版本、输入特征、步数、资源额度、重复次数、中位耗时、性能单位、结果验收和价格口径。结论仅适用于测过的体系和配置；如果正式任务规模、精度要求、并发方式或GPU型号变化，应重做小基准。这样CPU/GPU选择才同时考虑科研可接受性、耗时和实际预算。

参考资料

• GROMACS mdrun性能指南
• GROMACS mdrun命令参考
• GNU Time资源记录示例