GROMACS
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最新版 | 2023 / 2023年2月6日 (18か月前) (2023-02-06)[1] |
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リポジトリ |
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プログラミング 言語 | C、C++、アセンブリ、CUDA、OpenCL |
対応OS | Solaris、Linux、macOS、Windows上のCygwin、その他Unix系 |
種別 | 分子動力学法(シミュレーション) |
ライセンス | GNU General Public License[2] for version < 4.6 and GNU Lesser General Public License for version >= 4.6 |
公式サイト | www |
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GROMACS(グローマックス、Groningen Machine for Chemical Simulations、グローニンゲン・マシン・フォー・ケミカル・シミュレーションズ)は、フローニンゲン大学で開発された分子動力学シミュレーションのソフトウェアパッケージである。現在は世界中の開発者により維持管理されている[3][4][5]。分子動力学シミュレーション分野の中で高速かつ利用者の多いソフトウェアパッケージの一つであり[6][7]、CPUおよびGPU上で動作する[8]。フリー、オープンソースソフトウェアであり、GNU General Public License、GNU Lesser General Public License(バージョン4.6から)の下で公開されている。
歴史
GROMACSプロジェクトは1991年にオランダ、フローニンゲン大学生物物理化学科で始まった(1991年-2000年)。GROMACSは並列計算を前提として設計・プログラミングされている。プログラムの大部分はC言語で記述されており、同じグループが以前に開発したGROMOS(FORTRAN 77ベース)を参考としている。バージョン4.6時点では、SSEやAVX、HPC-ACEなどの拡張命令を用いたアセンブリ言語で一部実装されており、高速な計算が可能となっている。
2001年からは、スウェーデンの王立工科大学とウプサラ大学のGROMACS開発チームによって開発されている。
機能
計算アルゴリズムの工夫と各種プロセッサに特化したチューニングの両方により高度に高速化されており、CPUを使用した計算において標準的な分子動力学シミュレーションパッケージよりも3〜10倍程度高速に動作する[9]。操作はコマンドラインから行われ、ユーザは入出力ファイルを介してGROMACSとやりとりを行う。GROMACSは計算の進行度合いの表示機能、トラクジェクトリ表示機能、トラクジェクトリ解析のための豊富なライブラリなどを備える[2]。また、複数の力場(GROMACS、GROMOS、OPLS-AA、AMBER、CHARMM)をサポートすることにより[10]、高い柔軟性を確保している。並列計算方式としてMPI並列およびスレッド並列に対応している。
シミュレーション
- 分子動力学計算(ニュートン運動方程式、ランジュバン動力学)
- エネルギー最小化計算(共役勾配法、最急降下法)
- 基準振動解析
- 相関関数
アンサンブル
- Weak Coupling法(温度・圧力制御)
- Nose-Hoover法(温度制御)
- Parrinello-Rahman法(圧力制御)
- Martyna-Tobias-Tuckerman-Klein法(温度・圧力制御)
長距離相互作用の取り扱い
- カットオフ法(Group based、twin-range、スイッチング関数、シフト関数)
- PME法 (particle mesh Ewald)
- PPPM法 (particle-particle particle mesh Ewald)
- Reaction Field法
- ユーザ定義テーブル関数
自由エネルギー計算
- 熱力学的積分法 (thermodynamic integration)
- 自由エネルギー摂動法 (free energy perturbation)
- 粒子挿入法 (test particle insertion)
- レプリカ交換法 (replica exchange)
脚注
- ^ “Gromacs Downloads”. gromacs.org. 2023年2月16日閲覧。
- ^ a b “About Gromacs”. gromacs.org (16 August 2010). 2012年6月26日閲覧。
- ^ “People — Gromacs”. gromacs.org (14 March 2012). 26 June 2012閲覧。
- ^ “GROMACS: fast, flexible, and free”. J Comput Chem 26 (16): 1701–18. (2005). doi:10.1002/jcc.20291. PMID 16211538.
- ^ “GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation”. J Chem Theory Comput 4 (2): 435. (2008). doi:10.1021/ct700301q.
- ^ Carsten Kutzner; David Van Der Spoel; Martin Fechner; Erik Lindahl; Udo W. Schmitt; Bert L. De Groot; Helmut Grubmüller (2007). “Speeding up parallel GROMACS on high-latency networks”. Journal of Computational Chemistry 28 (12): 2075–2084. doi:10.1002/jcc.20703. PMID 17405124.
- ^ Berk Hess; Carsten Kutzner; David van der Spoel; Erik Lindahl (2008). “GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation”. Journal of Chemical Theory and Computation 4 (3): 435–447. doi:10.1021/ct700301q.
- ^ “GPUs — Gromacs”. gromacs.org (20 January 2012). 26 June 2012閲覧。
- ^ Zhang Xinhuai (2017年12月11日). “How Fast Can Amber and Gromacs Job Run With P100 GPU Accelerator”. Research Computing, NUS IT. 2020年3月3日閲覧。
- ^ Sander Pronk; Szilárd Páll; Roland Schulz; Per Larsson; Pär Bjelkmar; Rossen Apostolov; Michael R. Shirts; Jeremy C. Smith; Peter M. Kasson; David van der Spoel; Berk Hess; Erik Lindahl (2013). “GROMACS 4.5: a high-throughput and highly parallel open source molecular simulation toolkit”. Bioinformatics 29 (7): 845-854. doi:10.1093/bioinformatics/btt055.
参考文献
- Herman J. C. Berendsen; David van der Spoel; Rudi van Drunen (1995). “GROMACS: A message-passing parallel molecular dynamics implementation”. Computer Physics Communications 91 (1-3): 43-56. doi:10.1016/0010-4655(95)00042-E.
- Erik Lindahl; Berk Hess; David van der Spoel (2001). “GROMACS 3.0: a package for molecular simulation and trajectory analysis”. Journal of Molecular Modeling 7: 301-317. doi:10.1007/s008940100045.
- David van der Spoel; Erik Lindahl; Berk Hess; Gerrit Groenhof; Alan E. Mark; Herman J. C. Berendsen (2005). “GROMACS: Fast, flexible, and free”. Journal of Computational Chemistry 26 (16): 1701-1718. doi:10.1002/jcc.20291.
- Berk Hess; C. Kutzner; D. van der Spoel; E. Lindahl (2008). “GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation”. Journal of Chemical Theory & Computation 4: 435-447. doi:10.1021/ct700301q.
外部リンク
- GROMACS Webページ