GPU GROMACS en la nube (RTX 4090): inicio rápido y kit de autoevaluación

Ejecuta un punto de referencia GROMACS reproducible en una RTX 4090 con la imagen optimizada para GPU de Compute. En esta guía, se muestra cómo verificar el acceso a la GPU, instalar GROMACS correctamente y ejecutar un análisis de rendimiento básico sin tener que hacer conjeturas sobre el uso de la GPU.

Este artículo es no un manual de solución de problemas y no una promesa de configuración con un solo clic. Es una ruta práctica y reproducible que coincide con el funcionamiento real de las instancias de Compute en la actualidad.

Antes de empezar (lee esto)

En esta guía se presupone que:

• Estás usando Imagen optimizada para GPU de Compute
• Tú tienes solo acceso a nivel de usuario (sin máquina virtual completa, sin cambios permanentes en el sistema)
• Se siente cómodo ejecutando comandos en un shell de Linux

Las instancias informáticas son entornos en contenedores. No debes dar por sentado que las palabras «apt-get lo que quiera» o «construye una vez y olvídate» se mantendrán durante los reinicios. Si necesitas un entorno fijo a largo plazo, crea una plantilla personalizada.

Paso 1: Lanzar una instancia RTX 4090

1. Ir a Computación → Instancias
2. Haga clic Lanzar una nueva instancia
3. Elige el tamaño de tu GPU (RTX 4090)
4. Añade tu clave SSH
5. Cuando llegues Elige una plantilla, selecciona:

Imagen optimizada para GPU

• Ubuntu 24.04
• CUDA 12.6
• JupyterLab 4.4.2
• PyTorch 2.8.0
• SDK de Vulkan

Hacer no suponga que GROMACS está preinstalado. No lo es.

Lanza la instancia.

Paso 2: Conectar y verificar el acceso a la GPU

Ingresa por SSH a la instancia mediante el comando que se muestra en la interfaz de usuario.

Primero comprueba que la GPU esté visible:

nvidia-smi


Deberías ver la RTX 4090 en la lista.

Si nvidia-smi falla o no muestra ninguna GPU, deténgase aquí. Termina la instancia y vuelve a intentarlo. Si vuelve a ocurrir, se trata de un problema de la plataforma y debería ir al soporte técnico.

Paso 3: Decida cómo va a ejecutar GROMACS

Tienes dos rutas compatibles. Elige uno y apégate a él.

Opción A (recomendada): Usa el contenedor GROMACS oficial

Esto evita las discrepancias entre CUDA, compilador y compilación.

Comprueba que Docker o un entorno de ejecución de contenedor compatible estén disponibles:

docker --versión


Luego ejecuta:

docker run --rm --gpus todos los gromacs/gromacs:2024.1 gmx --version


Si esto funciona y muestra una compilación compatible con GPU, está listo para ejecutar trabajos con el contenedor.

Esta es la opción más segura de Compute en la actualidad.

Opción B: crear GROMACS dentro de la instancia

Hazlo solo si sabes que necesitas una versión personalizada.

En un nivel alto, esto significa:

• Instalación de dependencias de compilación
• Configuración de GROMACS con soporte para CUDA
• Compilación con CMake

Sigue el guía oficial de instalación de GROMACS y asegúrese de que la compatibilidad con CUDA esté habilitada. No mezcle instrucciones de blogs o guías antiguas.

Ten en cuenta que no se garantiza que los cambios realizados de esta manera persistan en todos los ciclos de vida de las instancias, a menos que conviertas el resultado en una plantilla personalizada.

Paso 4: Preparar el sistema de pruebas

Cree un directorio de trabajo:

mkdir -p ~/gromacs
cd ~/gromacs


Necesitas un .tpr archivo a ejecutar mdrun.

Si ya tienes uno, cópialo aquí.

Si no es así, genérelo a partir de las entradas existentes:

gmx groumpp -f md.mdp -c conf.gro -p topol.top -o system.tpr


Paso 5: Ejecute un punto de referencia con GPU descargada

Ejecute GROMACS con indicadores de GPU explícitos:

gmx mdrun -s system.tpr -deffnm bench\
-nb gpu -pme gpu -actualizar gpu -pin activado


Mientras se ejecuta, confirma la actividad de la GPU en otro shell:

nvidia-smi


Debería ver una utilización distinta de cero.

Cuando finalice la ejecución, anote el rendimiento informado (ns/día).

Qué aspecto tiene el éxito

• gmx --versión informa de compatibilidad con GPU
• nvidia-smi muestra la actividad durante la carrera
• El rendimiento se estabiliza después del calentamiento
• No aparece ningún error de CUDA o de tiempo de ejecución en el registro

Si no se cumplen esas condiciones, no se trata de un índice de referencia válido.

Modos de fallo comunes (y lo que significan)

«No se encontró GROMACS»
Has seleccionado la imagen optimizada para la GPU. GROMACS no está preinstalado. Utilice el contenedor o instálelo de forma explícita.

Errores de CUDA o GPU en tiempo de ejecución
Está mezclando versiones de CUDA incompatibles o el contenedor no tiene acceso a la GPU. Verifica con nvidia-smi y gmx --versión.

Rendimiento inconsistente entre ejecuciones
Estás cambiando el tamaño de la instancia, la asignación de CPU o las versiones del contenedor. Los puntos de referencia solo son significativos si el entorno es estable.

Acerca de las cifras de rendimiento

El rendimiento depende de:

• Versión GROMACS
• Versión CUDA
• Subprocesos de CPU utilizados
• Tamaño del sistema y configuración de PME

Los números de este artículo son solo ilustrativos. Compare siempre su propia carga de trabajo.

Cuándo no usar esta guía

• Estás buscando Support Diagnostics
• Necesita un escalado MPI multinodo
• Quieres un entorno GROMACS persistente y listo para usar

En esos casos, este artículo lo frustrará. En su lugar, crea una plantilla personalizada o ponte en contacto con el equipo de soporte.

Prueba Compute hoy

Inicia una instancia de GPU con una plantilla preparada para CUDA (p. ej., Ubuntu 24.04 LTS/CUDA 12.6) o tu propia imagen de GROMACS. Disfrute de una facturación flexible por segundo con plantillas personalizadas y la posibilidad de iniciar, detener y reanudar las sesiones en cualquier momento. ¿No está seguro de los requisitos de FP64? Póngase en contacto con el servicio de asistencia para que le ayuden a seleccionar el perfil de hardware ideal para sus necesidades informáticas.

‍