AMD Instinct MI355X 기반 GROMACS 성능 벤치마크 분석

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핵심 요약

AMD Instinct MI355X GPU는 GROMACS 분자 동역학 시뮬레이션에서 이전 세대인 MI300X 대비 괄목할 만한 성능 향상을 보여준다. 특히 GPU를 논리적으로 분할하는 CPX(Compute Partitioned) 모드를 활용하면 multidir 워크로드의 처리량을 최대 3.2배까지 끌어올릴 수 있다. 8개 GPU 구성에서 MI355X는 10,300 ns/day의 처리량을 달성하며 MI300X보다 약 28% 우수한 성능을 기록했다. 이러한 결과는 생명 과학 연구자들이 더 대규모의 시뮬레이션을 더 짧은 시간 안에 수행할 수 있음을 시사한다.

배경

분자 동역학(MD) 시뮬레이션 기초 지식, GROMACS 실행 경험, AMD ROCm 환경에 대한 이해

대상 독자

HPC 인프라 관리자, 분자 동역학 연구자, AMD GPU 기반 과학 연산 개발자

의미 / 영향

MI355X의 성능 향상은 생명 과학 연구에서 더 긴 시간 규모의 시뮬레이션을 가능하게 하여 신약 개발 주기를 단축시킨다. 특히 GPU 파티셔닝 기술의 성숙도는 HPC 환경에서 자원 효율성을 극대화하는 핵심 요소로 자리 잡을 전망이다.

섹션별 상세

실험 환경은 듀얼 소켓 AMD EPYC 9654 프로세서와 8개의 AMD Instinct MI300X 또는 MI355X GPU로 구성됐다. 소프트웨어 스택으로는 ROCm 지원 기능이 포함된 GROMACS를 사용했다.

벤치마크 대상으로 알코올 탈수소효소(ADH) 십이면체 시스템을 선정했다. 이는 약물 상호작용 연구에 적합한 중간 규모의 생체 분자 모델로, 분자 동역학 커뮤니티에서 GPU 성능 평가에 널리 쓰인다.

GPU 파티셔닝 모드인 SPX(Single Partition)와 CPX(Compute Partitioned)를 비교했다. CPX 모드는 각 XCD(Accelerator Complex Die)를 독립적인 GPU로 인식시켜 다중 시뮬레이션 복제본을 병렬로 실행하는 multidir 워크로드에서 높은 처리량을 제공한다.

MI300X 측정 결과, CPX 모드 적용 시 SPX 대비 최대 2.47배의 성능 향상을 보였다. 8개 GPU 구성에서도 CPU 자원 제한에도 불구하고 1.78배의 개선 효과가 나타났다.

MI300X의 GPU 개수별 성능 비교 차트이다. — Chart파란색(SPX) 대비 주황색(CPX) 막대가 월등히 높으며, 4개 GPU에서 2.47배의 최대 효율을 보여준다. GPU 개수가 늘어남에 따라 파티셔닝을 통한 성능 이득이 명확하게 시각화되어 있다.

차세대 아키텍처인 MI355X는 8개 GPU 구성의 CPX 모드에서 10,300 ns/day라는 높은 처리량을 달성했다. 특히 2개 GPU 구성에서는 파티셔닝을 통해 3.20배라는 압도적인 속도 향상을 기록했다.

MI355X의 GPU 개수별 성능 비교 차트이다. — Chart8개 GPU 사용 시 10,300 ns/day를 돌파하며, 2개 GPU에서 파티셔닝 효율이 3.2배로 가장 높게 나타남을 보여준다. 차세대 하드웨어에서의 압도적인 처리량 향상을 입증하는 데이터이다.

MI355X와 MI300X를 직접 비교했을 때, 파티셔닝 모드에서 MI355X가 28%에서 50% 더 높은 성능을 제공했다. 비파티셔닝 모드에서도 MI355X는 최소 15.9%에서 최대 37.2%의 우위를 점했다.

8개 GPU 구성에서 성능 향상 폭이 다소 완만해지는 현상은 CPU 바운드 단계인 pair list 재생성 작업의 영향으로 분석됐다. 시스템의 물리적 CPU 코어 수가 많을수록 이러한 오버헤드를 줄여 확장성을 개선할 수 있다.

실무 Takeaway

GROMACS multidir 워크로드 실행 시 CPX 모드를 활성화하여 GPU당 처리량을 1.7~3.2배 높일 수 있다.
MI300X에서 MI355X로 업그레이드할 경우 동일 구성에서 28~50%의 성능 향상을 기대할 수 있다.
8개 이상의 GPU를 사용하는 대규모 구성에서는 CPU 병목 현상을 방지하기 위해 복제본 수와 파티션 설정을 최적화해야 한다.

언급된 리소스

문서GROMACS Official Website

튜토리얼Applying GPU Compute Partitioning for GPU Workloads