近日，蘇黎世大學(xué)（University of Zurich）教授 Prof.Dr.Peter Hamm 在SCI 期刊The Journal of Chemical Physics上發(fā)表論文《Toward an FPGA-based dedicated computer for molecular dynamics simulations》，詳細(xì)介紹了一項(xiàng)利用ALINX AX7201開發(fā)板構(gòu)建高性能分子動(dòng)力學(xué)（MD）專用計(jì)算機(jī)的開創(chuàng)性研究。

研究證明，低成本 FPGA 集群能夠有效應(yīng)對(duì)計(jì)算化學(xué)領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的計(jì)算挑戰(zhàn)，為科研人員提供了一種高性價(jià)比、高性能、高靈活性的分子動(dòng)力學(xué)模擬新方案，讓普通研究機(jī)構(gòu)也能負(fù)擔(dān)得起 MD 專用硬件，降低了科研門檻。

（使用ALINX AX7201構(gòu)建高性能分子動(dòng)力學(xué)專用計(jì)算機(jī)）

AX7021 應(yīng)用場(chǎng)景

研究者通過 27 塊 ALINX AX7201 開發(fā)板構(gòu)建了一個(gè) 3x3x3 的 MD 集群，每一塊開發(fā)板都作為 MD 集群中一個(gè)獨(dú)立的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，共同構(gòu)建了可擴(kuò)展的分子動(dòng)力學(xué)模擬系統(tǒng)。

選擇 ALINX AX7201 的主要原因在于其極高的性價(jià)比和強(qiáng)大的互聯(lián)功能：

核心FPGA：AX7201 搭載了 AMD Artix7 系列 FPGA 芯片 XC7A200T。片上集成了 33650 個(gè)邏輯切片、730 個(gè)片上 RAM 以及 740 個(gè)乘法器，盡管芯片的資源只有高端 FPGA 的 1/20，但它們經(jīng)過專門配置，能夠?yàn)槊總€(gè)節(jié)點(diǎn)提供高達(dá) 220 GFLOPS 的定點(diǎn)運(yùn)算能力。

成本優(yōu)勢(shì)：27 塊中端 FPGA 開發(fā)板的總成本遠(yuǎn)低于單一 ASIC 方案，性能卻與之媲美甚至超越。且 FPGA 還具有可編程特性，使開發(fā)和調(diào)試過程更加便捷、經(jīng)濟(jì)。

高速互聯(lián)能力：ALINX AX7201 提供了關(guān)鍵的互聯(lián)接口，包括4 個(gè) 4Gb/s 光纖接口和4 個(gè) 1Gb/s 以太網(wǎng)接口。其中，6 個(gè)接口（4 個(gè)光接口和 2 個(gè)以太網(wǎng)接口）被用于實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間的 3D 環(huán)形拓?fù)浠ヂ?lián)，以處理 MD 模擬中的周期性邊界條件。這種高速互聯(lián)方式使 MD 算法的核心計(jì)算能夠完全卸載到 FPGA 集群中，避免了主機(jī)計(jì)算機(jī)在節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸中成為性能瓶頸。

（ALINX 基于 AMD Artix7 FPGA 開發(fā)板 AX7021）

AX7021 應(yīng)用效果

模擬速度：在 3×3×3、共 27 個(gè)節(jié)點(diǎn)的配置下，使用 2fs 的時(shí)間步長(zhǎng)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了約 2.5μs/day 的模擬速度，該速度超過了文獻(xiàn)中提到的目前最先進(jìn)的 GPU 集群性能。

能效優(yōu)勢(shì)：該集群的功耗相對(duì)較低，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的功耗約為 9W，一個(gè) 27 節(jié)點(diǎn)的集群總功耗約為 250W 。這種為特定計(jì)算任務(wù)量身定制的硬件，其能耗效率預(yù)計(jì)高于通用的 GPU 集群。

實(shí)際應(yīng)用能力：研究人員使用該 FPGA 集群成功進(jìn)行了過冷 Lennard-Jones 液體的成核模擬?？傆?jì)長(zhǎng)達(dá) 1.9μs 的模擬僅耗時(shí)約一天 ，且模擬結(jié)果與經(jīng)典理論高度吻合。這一實(shí)踐案例證明，基于 ALINX AX7201 的 FPGA 集群不僅在理論速度上有所突破，更能夠有效解決復(fù)雜的科學(xué)問題。

原始論文信息:The Journal of Chemical Physics 162, 054108 (2025); doi: 10.1063/5.0248834

項(xiàng)目完整代碼開源，Github：

https://github.com/pehammUZH/Towards-an-FPGA-Based-Dedicated-Computer-for-Molecular-Dynamics-Simulations

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審核編輯 黃宇