Amber steht für Assisted Model Building with Energy Refinement (Unterstützter Modellbau mit Energieoptimierung).

Der Amber-Benchmark-Datensatz ist eine Sammlung von Leistungsbenchmark-Eingabedateien und Konfigurationsdateien, die speziell für Hochleistungsrechnerumgebungen (HPC) entwickelt wurden. Er dient dazu, die Effizienz und Skalierbarkeit des Amber-Molekulardynamikprogramms auf verschiedenen Hardware- und Parallelarchitekturen zu testen und zu vergleichen.

Anders als wissenschaftliche Experimentaldaten oder Simulationsergebnisse enthält dieser Datensatz standardisierte Eingabe- und Konfigurationspakete zur Messung der Rechenleistung (Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz) eines Systems und keine Simulationsausgaben für wissenschaftliche Analysen. Alle Benchmarks (wie DHFR, Faktor IX, Cellulose, STMV usw.) beinhalten standardisierte Eingabedateien und Referenzleistungsergebnisse, die direkt und wiederholt auf verschiedenen GPU- oder CPU-Plattformen ausgeführt werden können, um die Leistung zu überprüfen.

Die relevanten Papierergebnisse sindAktuelle Entwicklungen in Amber-BiomolekularsimulationenDer Datensatz mit dem Titel "..." wurde 2025 von David A. Case et al. veröffentlicht. Die aktuelle Version dieses Datensatzes ist "...".Amber24: Leistungsinformationen zu pmemd.cuda".

Datensatzstruktur

Amber bietet zwei sich ergänzende Benchmark-Suiten an:

• Walker Baseline Kit
• Es wurde von Dr. Ross C. Walker entwickelt und war einer der ersten Benchmarks zur Leistungsbewertung für das Amber-GPU-Modul (pmemd.cuda).
• Seit 2010 wurden verschiedene Versionen und GPU-Architekturen abgedeckt (Fermi → Ampere → Hopper → Blackwell).
• Es umfasst mehrere repräsentative Architekturen (JAC, Factor IX, Cellulose, STMV usw.), um die Laufzeit (ns/Tag) verschiedener GPUs zu vergleichen.
• Cerutti Benchmark-Kit
• Es wurde von Dr. Dave Cerutti entworfen und verwendet moderne, realistische Simulationseinstellungen (Amber 18–20–24).
• Es umfasst vier periodische Systeme: DHFR, Faktor IX, Cellulose und STMV (23K–1,1M Atome).
• Unterstützt NVE/NPT-Ensembles mit einem Zeitschritt von 4 fs und einem Abschneideradius von 9 Å.
• Es bietet zwei Betriebsmodi: „Standard“ und „Boost“, wobei letzterer die Leistung um etwa 10% verbessert.

Darüber hinaus enthält der Datensatz auch Benchmark-Systeme mit impliziten Lösungsmitteln (GB), wie Trp Cage, Myoglobin und Nucleosome, zur Bewertung der Leistungsfähigkeit nicht-periodischer Simulationen.

Beispiel für den Inhalt eines Datensatzes

• Walker Benchmark Kit (Traditioneller GPU-Benchmark)

Typische Architektur- und Leistungsbeispiele (Ausführung auf einer einzelnen GPU)

Systemname	Anzahl der Atome	Serie	Schrittlänge	GPU-Modell	Leistung (n/Tag)	veranschaulichen
JAC_Produktion	23,558	NVE/NPT	4 fs	RTX 4090	1638 / 1618	Kleine Proteinsysteme bieten die höchste Leistung und erreichen Werte von über 1600 ns/Tag.
Faktor IX_Produktion	90,906	NVE/NPT	2 fs	RTX 4090	466 / 433	Großes Wasserbox-Proteinsystem zum Testen der PME-Kommunikationseffizienz
Zelluloseproduktion	408,609	NVE/NPT	2 fs	RTX 4090	129 / 119	Polymersysteme zur Bewertung von Fernwechselwirkungen und paralleler Zersetzungsleistung
STMV_Produktion	1,067,095	NPT	4 fs	RTX 4090	78.9	Tabak-Satellitenvirussystem, parallele Lasttests im extrem großen Maßstab

• Auf den neuesten Blackwell B200 GPUs übertrifft die "Walker"-Suite von Amber24 die A100/H100 in kleinen Systemen und behält ihren Vorsprung in großen Systemen.

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• Cerutti Benchmarking Suite (Modernes, optimiertes Benchmarking)

Typische Architektur- und Leistungsbeispiele (V100 GPU, Amber 20)

Systemname	Anzahl der Atome	Serie	Modell	Leistung (n/Tag)	veranschaulichen
DHFR (JAC)	23,588	NVE/NPT	Standard / Boost	934 / 1059	Kleine Proteinsysteme, Standardreferenzpunkte
Faktor IX	90,906	NVE/NPT	Standard / Boost	365 / 406	Mittelgroßes System, Test des Gleichgewichts zwischen Kommunikation und Skalierbarkeit
Zellulose	408,609	NVE/NPT	Standard / Boost	88.9 / 96.2	Szenarien mit hohem Druck auf großtechnische Polysaccharidsysteme, GPU-Speicher und Bandbreite
STMV	1,067,095	NVE/NPT	Standard / Boost	30.4 / 33.5	Millionen-Atom-Virussystem, extreme parallele Leistungsbewertung

• Amber 20 führt die Optimierungsalgorithmen „Leaky Pair List“ und „Net Force Correction“ ein, die den Rechenaufwand um etwa 31 TP3T reduzieren und gleichzeitig die Energieerhaltung gewährleisten.

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• Implizites Lösungsmittel (GB) Referenzkit

Typisches Architektur- und Leistungsbeispiel (V100 GPU, Amber 20, 4 fs)

Systemname	Anzahl der Atome	Modell	Leistung (n/Tag)	veranschaulichen
Trp Cage	304	GB	2801	Ein kleines Proteinfaltungsmodell mit einer Spitzenleistung von >2800 ns/Tag
Myoglobin	2,492	GB	1725	Mittelgroßes Einzelkettenproteinsystem mit stabiler Leistung
Nukleosom	25,095	GB	48.5	Großes Chromatin-Einheitensystem zum Testen der Energieeinsparung und Durchsatzkapazität

• Das GB-Modell kann die Abtastrate durch das Weglassen der expliziten Lösungsmittelreibung deutlich verbessern und eignet sich daher für die schnelle Erkundung von Energieoberflächen.

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Leistungsvergleich und Skalierbarkeitsübersicht

• Bei kleinen Systemen (≤ 30 K Atome) wird die Leistung hauptsächlich durch die GPU-Taktfrequenz und die Speicherbandbreite aufgrund der begrenzten Anzahl paralleler Aufgaben beeinflusst.
• Mittelgroße Systeme (≈ 100 K Atome): Erreichen die maximale GPU-Auslastung, was den optimalen Leistungsbereich für die meisten realen biologischen Systeme darstellt.
• Große Systeme (≥ 400 K Atome): Der Kommunikations- und Speicheraufwand steigt, und die Leistung nimmt mit zunehmender Systemgröße allmählich ab.
• System im Millionen-Atom-Maßstab: Amber 24 kann auf einer einzelnen B200-GPU eine stabile Leistung von >130 ns/Tag aufrechterhalten und demonstriert damit eine gute parallele Skalierbarkeit.