GROMACS

GROMACS
最新版	2023 / 2023年2月6日 (21か月前)
リポジトリ	gitlab.com/gromacs/gromacs.git;
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 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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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

[1] “Gromacs Downloads”. gromacs.org. 2023年2月16日閲覧。

[About_Gromacs-2] “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。

[pmid16211538-4] “GROMACS: fast, flexible, and free”. J Comput Chem 26 (16): 1701–18. (2005). doi:10.1002/jcc.20291. PMID 16211538.

[Hess_2008-5] “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。

[gromacs45-10] 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.

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