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GROMACS

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。

GROMACS
最新版
2023 / 2023年2月6日 (21か月前) (2023-02-06)[1]
リポジトリ
ウィキデータを編集
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.gromacs.org
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歴史

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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

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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

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  • 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

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  • 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

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  • 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

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脚注

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  1. ^ “Gromacs Downloads”. gromacs.org. 2023年2月16日閲覧。
  2. ^ a b “About Gromacs”. gromacs.org (16 August 2010). 2012年6月26日閲覧。
  3. ^ “People — Gromacs”. gromacs.org (14 March 2012). 26 June 2012閲覧。
  4. ^ “GROMACS: fast, flexible, and free”. J Comput Chem 26 (16): 1701–18. (2005). doi:10.1002/jcc.20291. PMID 16211538. 
  5. ^ “GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation”. J Chem Theory Comput 4 (2): 435. (2008). doi:10.1021/ct700301q. 
  6. ^ 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. 
  7. ^ 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. 
  8. ^ “GPUs — Gromacs”. gromacs.org (20 January 2012). 26 June 2012閲覧。
  9. ^ 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。
  10. ^ 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

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  • 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

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