天野です。
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>>分子動力学シミュレーションは通信と計算負荷のバランスを考える時、
>>通信がボトルネックになるような印象が強いです。ですので、Myrinetなどの
>>結合や最低でも1000Baseくらいないとすぐさちります。私が普段使っている
>>クラスタシステム（http://www.cbrc.jp/cbrc/intro/cluster/NECphoto.ja.html）では
>>100残基程度のタンパク質の計算を行うのはせいぜい64CPUどまりです。
>>＃個人的には、16CPU単位で異なる条件でシミュレーションしたいです。
>>
>>
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>そうですね，巨大な系を分割して CPU に割り当てると粒子の位置のやり取り
>に時間を取られてしまうみたいですね．構造/活性中心の部分を程よい大きさ
>で切り取ってそれををそのまま1ノードに割り当て，沢山のマシンで全空間サ
>ンプリングやってエネルギーの低いものを探して構造を予測．．．みたいなイ
>メージで考えていました．
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クラスタに関しては、いかに通信のボトルネックをなくすか
が鍵になってくると思います。
NUMAなどの技術に期待がかかります。
>といっても，切り取ってしまうと溶媒とか周囲の影響はどうするのという話し
>になってしまいますから，最初から扱う系を程よい大きさのものにするのが良
>いのかななんて思っています．でも，興味のあるのはやっぱり大きな系だった
>り．
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>>タンパク質ーリガンドドッキングシミュレーションに関しては、クラスタは
>>とても向いていそうです。CPU単位でタンパク質と結合しそうなリガンドの
>>スクリーニングをして理論上結合しそうなリガンドライブラリの作成とか。
>>
>>
そうですね、探索は効率的に行えます。
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>CD-ROM の中に Merck Index 入れといて，KNOPPIX が立ち上がったらどっかか
>らターゲット蛋白のデータを取りに行って，構造活性相関の高い分子を自動的
>に探していくみたいなものは出来そうですね．
>
>サウンドカードやビデオカードが認識できなくても全く問題無し，むしろ在る
>と邪魔かも，なんて knoppix の話しに戻してみました．(笑
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>Folding@Home みたいに時間発展をうまく CPU に分割?できれば，MD でも何と
>かなるのでしょうか．
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Folding@Homeはプロジェクトごとだったと思います。
MDに限らずダイナミクスを解くのに、クラスタはきついような気がします。
FEMをクラスタでやったら、かえって遅くなった、とかありました。
#ちゃんとやればもう少しましなのでしょうが...
># 数年前の知識ですので変な事書いているかもしれません．
>
>以上です．
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