src/gromacs/nbnxm/cuda/nbnxm_cuda.cu

   1 /*
   2  * This file is part of the GROMACS molecular simulation package.
   3  *
   4  * Copyright (c) 2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019, by the GROMACS development team, led by
   5  * Mark Abraham, David van der Spoel, Berk Hess, and Erik Lindahl,
   6  * and including many others, as listed in the AUTHORS file in the
   7  * top-level source directory and at http://www.gromacs.org.
   8  *
   9  * GROMACS is free software; you can redistribute it and/or
  10  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License
  11  * as published by the Free Software Foundation; either version 2.1
  12  * of the License, or (at your option) any later version.
  13  *
  14  * GROMACS is distributed in the hope that it will be useful,
  15  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  16  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  17  * Lesser General Public License for more details.
  18  *
  19  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  20  * License along with GROMACS; if not, see
  21  * http://www.gnu.org/licenses, or write to the Free Software Foundation,
  22  * Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA.
  23  *
  24  * If you want to redistribute modifications to GROMACS, please
  25  * consider that scientific software is very special. Version
  26  * control is crucial - bugs must be traceable. We will be happy to
  27  * consider code for inclusion in the official distribution, but
  28  * derived work must not be called official GROMACS. Details are found
  29  * in the README & COPYING files - if they are missing, get the
  30  * official version at http://www.gromacs.org.
  31  *
  32  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
  33  * the research papers on the package. Check out http://www.gromacs.org.
  34  */
  35 /*! \file
  36  *  \brief Define CUDA implementation of nbnxn_gpu.h
  37  *
  38  *  \author Szilard Pall <pall.szilard@gmail.com>
  39  */
  40 #include "gmxpre.h"
  41
  42 #include "config.h"
  43
  44 #include <assert.h>
  45 #include <stdlib.h>
  46
  47 #include "gromacs/nbnxm/nbnxm_gpu.h"
  48
  49 #if defined(_MSVC)
  50 #include <limits>
  51 #endif
  52
  53
  54 #include "nbnxm_cuda.h"
  55
  56 #include "gromacs/gpu_utils/cudautils.cuh"
  57 #include "gromacs/gpu_utils/gpueventsynchronizer.cuh"
  58 #include "gromacs/gpu_utils/vectype_ops.cuh"
  59 #include "gromacs/mdtypes/simulation_workload.h"
  60 #include "gromacs/nbnxm/atomdata.h"
  61 #include "gromacs/nbnxm/gpu_common.h"
  62 #include "gromacs/nbnxm/gpu_common_utils.h"
  63 #include "gromacs/nbnxm/gpu_data_mgmt.h"
  64 #include "gromacs/nbnxm/grid.h"
  65 #include "gromacs/nbnxm/nbnxm.h"
  66 #include "gromacs/nbnxm/pairlist.h"
  67 #include "gromacs/timing/gpu_timing.h"
  68 #include "gromacs/utility/cstringutil.h"
  69 #include "gromacs/utility/gmxassert.h"
  70
  71 #include "nbnxm_buffer_ops_kernels.cuh"
  72 #include "nbnxm_cuda_types.h"
  73
  74 /***** The kernel declarations/definitions come here *****/
  75
  76 /* Top-level kernel declaration generation: will generate through multiple
  77  * inclusion the following flavors for all kernel declarations:
  78  * - force-only output;
  79  * - force and energy output;
  80  * - force-only with pair list pruning;
  81  * - force and energy output with pair list pruning.
  82  */
  83 #define FUNCTION_DECLARATION_ONLY
  84 /** Force only **/
  85 #include "nbnxm_cuda_kernels.cuh"
  86 /** Force & energy **/
  87 #define CALC_ENERGIES
  88 #include "nbnxm_cuda_kernels.cuh"
  89 #undef CALC_ENERGIES
  90
  91 /*** Pair-list pruning kernels ***/
  92 /** Force only **/
  93 #define PRUNE_NBL
  94 #include "nbnxm_cuda_kernels.cuh"
  95 /** Force & energy **/
  96 #define CALC_ENERGIES
  97 #include "nbnxm_cuda_kernels.cuh"
  98 #undef CALC_ENERGIES
  99 #undef PRUNE_NBL
 100
 101 /* Prune-only kernels */
 102 #include "nbnxm_cuda_kernel_pruneonly.cuh"
 103 #undef FUNCTION_DECLARATION_ONLY
 104
 105 /* Now generate the function definitions if we are using a single compilation unit. */
 106 #if GMX_CUDA_NB_SINGLE_COMPILATION_UNIT
 107 #include "nbnxm_cuda_kernel_F_noprune.cu"
 108 #include "nbnxm_cuda_kernel_F_prune.cu"
 109 #include "nbnxm_cuda_kernel_VF_noprune.cu"
 110 #include "nbnxm_cuda_kernel_VF_prune.cu"
 111 #include "nbnxm_cuda_kernel_pruneonly.cu"
 112 #endif /* GMX_CUDA_NB_SINGLE_COMPILATION_UNIT */
 113
 114 namespace Nbnxm
 115 {
 116
 117 //! Number of CUDA threads in a block
 118 //TODO Optimize this through experimentation
 119 constexpr static int c_bufOpsThreadsPerBlock = 128;
 120
 121 /*! Nonbonded kernel function pointer type */
 122 typedef void (*nbnxn_cu_kfunc_ptr_t)(const cu_atomdata_t,
 123                                      const cu_nbparam_t,
 124                                      const cu_plist_t,
 125                                      bool);
 126
 127 /*********************************/
 128
 129 /*! Returns the number of blocks to be used for the nonbonded GPU kernel. */
 130 static inline int calc_nb_kernel_nblock(int nwork_units, const gmx_device_info_t *dinfo)
 131 {
 132     int max_grid_x_size;
 133
 134     assert(dinfo);
 135     /* CUDA does not accept grid dimension of 0 (which can happen e.g. with an
 136        empty domain) and that case should be handled before this point. */
 137     assert(nwork_units > 0);
 138
 139     max_grid_x_size = dinfo->prop.maxGridSize[0];
 140
 141     /* do we exceed the grid x dimension limit? */
 142     if (nwork_units > max_grid_x_size)
 143     {
 144         gmx_fatal(FARGS, "Watch out, the input system is too large to simulate!\n"
 145                   "The number of nonbonded work units (=number of super-clusters) exceeds the"
 146                   "maximum grid size in x dimension (%d > %d)!", nwork_units, max_grid_x_size);
 147     }
 148
 149     return nwork_units;
 150 }
 151
 152
 153 /* Constant arrays listing all kernel function pointers and enabling selection
 154    of a kernel in an elegant manner. */
 155
 156 /*! Pointers to the non-bonded kernels organized in 2-dim arrays by:
 157  *  electrostatics and VDW type.
 158  *
 159  *  Note that the row- and column-order of function pointers has to match the
 160  *  order of corresponding enumerated electrostatics and vdw types, resp.,
 161  *  defined in nbnxn_cuda_types.h.
 162  */
 163
 164 /*! Force-only kernel function pointers. */
 165 static const nbnxn_cu_kfunc_ptr_t nb_kfunc_noener_noprune_ptr[eelCuNR][evdwCuNR] =
 166 {
 167     { nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_F_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_F_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_F_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_F_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_F_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_F_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_F_cuda            },
 168     { nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_F_cuda             },
 169     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_F_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_F_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_F_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_F_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_F_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_F_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_F_cuda        },
 170     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_F_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_F_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_F_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_F_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_F_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_cuda },
 171     { nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_F_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_F_cuda             },
 172     { nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_F_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_F_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_F_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_F_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_F_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_cuda      }
 173 };
 174
 175 /*! Force + energy kernel function pointers. */
 176 static const nbnxn_cu_kfunc_ptr_t nb_kfunc_ener_noprune_ptr[eelCuNR][evdwCuNR] =
 177 {
 178     { nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_VF_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_VF_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_VF_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_VF_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_VF_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_VF_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_VF_cuda            },
 179     { nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_VF_cuda             },
 180     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_VF_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_VF_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_VF_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_VF_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_VF_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_VF_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_VF_cuda        },
 181     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_VF_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_VF_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_VF_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_VF_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_cuda },
 182     { nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_VF_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_VF_cuda             },
 183     { nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_VF_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_VF_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_VF_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_VF_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_cuda      }
 184 };
 185
 186 /*! Force + pruning kernel function pointers. */
 187 static const nbnxn_cu_kfunc_ptr_t nb_kfunc_noener_prune_ptr[eelCuNR][evdwCuNR] =
 188 {
 189     { nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_F_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_F_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_F_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_F_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_F_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_F_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_F_prune_cuda             },
 190     { nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_F_prune_cuda              },
 191     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_F_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_F_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_F_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_F_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_F_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_F_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_F_prune_cuda         },
 192     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_F_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_F_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_F_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_F_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_F_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_prune_cuda  },
 193     { nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_F_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_F_prune_cuda              },
 194     { nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_F_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_F_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_F_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_F_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_F_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_prune_cuda       }
 195 };
 196
 197 /*! Force + energy + pruning kernel function pointers. */
 198 static const nbnxn_cu_kfunc_ptr_t nb_kfunc_ener_prune_ptr[eelCuNR][evdwCuNR] =
 199 {
 200     { nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_VF_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_VF_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_VF_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_VF_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_VF_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_cuda,            nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_VF_prune_cuda            },
 201     { nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_VF_prune_cuda             },
 202     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_VF_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_VF_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_VF_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_VF_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_VF_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_cuda,        nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_VF_prune_cuda        },
 203     { nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_VF_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_VF_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_VF_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_VF_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_cuda, nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_prune_cuda },
 204     { nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_cuda,             nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_VF_prune_cuda             },
 205     { nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_VF_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_VF_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_VF_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_VF_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_cuda,      nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_prune_cuda      }
 206 };
 207
 208 /*! Return a pointer to the kernel version to be executed at the current step. */
 209 static inline nbnxn_cu_kfunc_ptr_t select_nbnxn_kernel(int                                  eeltype,
 210                                                        int                                  evdwtype,
 211                                                        bool                                 bDoEne,
 212                                                        bool                                 bDoPrune,
 213                                                        const gmx_device_info_t gmx_unused  *devInfo)
 214 {
 215     nbnxn_cu_kfunc_ptr_t res;
 216
 217     GMX_ASSERT(eeltype < eelCuNR,
 218                "The electrostatics type requested is not implemented in the CUDA kernels.");
 219     GMX_ASSERT(evdwtype < evdwCuNR,
 220                "The VdW type requested is not implemented in the CUDA kernels.");
 221
 222     /* assert assumptions made by the kernels */
 223     GMX_ASSERT(c_nbnxnGpuClusterSize*c_nbnxnGpuClusterSize/c_nbnxnGpuClusterpairSplit == devInfo->prop.warpSize,
 224                "The CUDA kernels require the cluster_size_i*cluster_size_j/nbnxn_gpu_clusterpair_split to match the warp size of the architecture targeted.");
 225
 226     if (bDoEne)
 227     {
 228         if (bDoPrune)
 229         {
 230             res = nb_kfunc_ener_prune_ptr[eeltype][evdwtype];
 231         }
 232         else
 233         {
 234             res = nb_kfunc_ener_noprune_ptr[eeltype][evdwtype];
 235         }
 236     }
 237     else
 238     {
 239         if (bDoPrune)
 240         {
 241             res = nb_kfunc_noener_prune_ptr[eeltype][evdwtype];
 242         }
 243         else
 244         {
 245             res = nb_kfunc_noener_noprune_ptr[eeltype][evdwtype];
 246         }
 247     }
 248
 249     return res;
 250 }
 251
 252 /*! \brief Calculates the amount of shared memory required by the nonbonded kernel in use. */
 253 static inline int calc_shmem_required_nonbonded(const int num_threads_z, const gmx_device_info_t gmx_unused *dinfo, const cu_nbparam_t *nbp)
 254 {
 255     int shmem;
 256
 257     assert(dinfo);
 258
 259     /* size of shmem (force-buffers/xq/atom type preloading) */
 260     /* NOTE: with the default kernel on sm3.0 we need shmem only for pre-loading */
 261     /* i-atom x+q in shared memory */
 262     shmem  = c_numClPerSupercl * c_clSize * sizeof(float4);
 263     /* cj in shared memory, for each warp separately */
 264     shmem += num_threads_z * c_nbnxnGpuClusterpairSplit * c_nbnxnGpuJgroupSize * sizeof(int);
 265
 266     if (nbp->vdwtype == evdwCuCUTCOMBGEOM ||
 267         nbp->vdwtype == evdwCuCUTCOMBLB)
 268     {
 269         /* i-atom LJ combination parameters in shared memory */
 270         shmem += c_numClPerSupercl * c_clSize * sizeof(float2);
 271     }
 272     else
 273     {
 274         /* i-atom types in shared memory */
 275         shmem += c_numClPerSupercl * c_clSize * sizeof(int);
 276     }
 277
 278     return shmem;
 279 }
 280
 281 /*! \brief Sync the nonlocal stream with dependent tasks in the local queue.
 282  *
 283  *  As the point where the local stream tasks can be considered complete happens
 284  *  at the same call point where the nonlocal stream should be synced with the
 285  *  the local, this function records the event if called with the local stream as
 286  *  argument and inserts in the GPU stream a wait on the event on the nonlocal.
 287  */
 288 void nbnxnInsertNonlocalGpuDependency(const gmx_nbnxn_cuda_t   *nb,
 289                                       const InteractionLocality interactionLocality)
 290 {
 291     cudaStream_t stream  = nb->stream[interactionLocality];
 292
 293     /* When we get here all misc operations issued in the local stream as well as
 294        the local xq H2D are done,
 295        so we record that in the local stream and wait for it in the nonlocal one.
 296        This wait needs to precede any PP tasks, bonded or nonbonded, that may
 297        compute on interactions between local and nonlocal atoms.
 298      */
 299     if (nb->bUseTwoStreams)
 300     {
 301         if (interactionLocality == InteractionLocality::Local)
 302         {
 303             cudaError_t stat = cudaEventRecord(nb->misc_ops_and_local_H2D_done, stream);
 304             CU_RET_ERR(stat, "cudaEventRecord on misc_ops_and_local_H2D_done failed");
 305         }
 306         else
 307         {
 308             cudaError_t stat = cudaStreamWaitEvent(stream, nb->misc_ops_and_local_H2D_done, 0);
 309             CU_RET_ERR(stat, "cudaStreamWaitEvent on misc_ops_and_local_H2D_done failed");
 310         }
 311     }
 312 }
 313
 314 /*! \brief Launch asynchronously the xq buffer host to device copy. */
 315 void gpu_copy_xq_to_gpu(gmx_nbnxn_cuda_t       *nb,
 316                         const nbnxn_atomdata_t *nbatom,
 317                         const AtomLocality      atomLocality)
 318 {
 319     GMX_ASSERT(nb, "Need a valid nbnxn_gpu object");
 320
 321     GMX_ASSERT(atomLocality == AtomLocality::Local || atomLocality == AtomLocality::NonLocal,
 322                "Only local and non-local xq transfers are supported");
 323
 324     const InteractionLocality iloc = gpuAtomToInteractionLocality(atomLocality);
 325
 326     int                       adat_begin, adat_len; /* local/nonlocal offset and length used for xq and f */
 327
 328     cu_atomdata_t            *adat    = nb->atdat;
 329     cu_plist_t               *plist   = nb->plist[iloc];
 330     cu_timers_t              *t       = nb->timers;
 331     cudaStream_t              stream  = nb->stream[iloc];
 332
 333     bool                      bDoTime     = nb->bDoTime;
 334
 335     /* Don't launch the non-local H2D copy if there is no dependent
 336        work to do: neither non-local nor other (e.g. bonded) work
 337        to do that has as input the nbnxn coordaintes.
 338        Doing the same for the local kernel is more complicated, since the
 339        local part of the force array also depends on the non-local kernel.
 340        So to avoid complicating the code and to reduce the risk of bugs,
 341        we always call the local local x+q copy (and the rest of the local
 342        work in nbnxn_gpu_launch_kernel().
 343      */
 344     if ((iloc == InteractionLocality::NonLocal) && !haveGpuShortRangeWork(*nb, iloc))
 345     {
 346         plist->haveFreshList = false;
 347
 348         return;
 349     }
 350
 351     /* calculate the atom data index range based on locality */
 352     if (atomLocality == AtomLocality::Local)
 353     {
 354         adat_begin  = 0;
 355         adat_len    = adat->natoms_local;
 356     }
 357     else
 358     {
 359         adat_begin  = adat->natoms_local;
 360         adat_len    = adat->natoms - adat->natoms_local;
 361     }
 362
 363     /* HtoD x, q */
 364     /* beginning of timed HtoD section */
 365     if (bDoTime)
 366     {
 367         t->xf[atomLocality].nb_h2d.openTimingRegion(stream);
 368     }
 369
 370     cu_copy_H2D_async(adat->xq + adat_begin, static_cast<const void *>(nbatom->x().data() + adat_begin * 4),
 371                       adat_len * sizeof(*adat->xq), stream);
 372
 373     if (bDoTime)
 374     {
 375         t->xf[atomLocality].nb_h2d.closeTimingRegion(stream);
 376     }
 377
 378     /* When we get here all misc operations issued in the local stream as well as
 379        the local xq H2D are done,
 380        so we record that in the local stream and wait for it in the nonlocal one.
 381        This wait needs to precede any PP tasks, bonded or nonbonded, that may
 382        compute on interactions between local and nonlocal atoms.
 383      */
 384     nbnxnInsertNonlocalGpuDependency(nb, iloc);
 385 }
 386
 387 /*! As we execute nonbonded workload in separate streams, before launching
 388    the kernel we need to make sure that he following operations have completed:
 389    - atomdata allocation and related H2D transfers (every nstlist step);
 390    - pair list H2D transfer (every nstlist step);
 391    - shift vector H2D transfer (every nstlist step);
 392    - force (+shift force and energy) output clearing (every step).
 393
 394    These operations are issued in the local stream at the beginning of the step
 395    and therefore always complete before the local kernel launch. The non-local
 396    kernel is launched after the local on the same device/context hence it is
 397    inherently scheduled after the operations in the local stream (including the
 398    above "misc_ops") on pre-GK110 devices with single hardware queue, but on later
 399    devices with multiple hardware queues the dependency needs to be enforced.
 400    We use the misc_ops_and_local_H2D_done event to record the point where
 401    the local x+q H2D (and all preceding) tasks are complete and synchronize
 402    with this event in the non-local stream before launching the non-bonded kernel.
 403  */
 404 void gpu_launch_kernel(gmx_nbnxn_cuda_t          *nb,
 405                        const gmx::StepWorkload   &stepWork,
 406                        const InteractionLocality  iloc)
 407 {
 408     cu_atomdata_t       *adat    = nb->atdat;
 409     cu_nbparam_t        *nbp     = nb->nbparam;
 410     cu_plist_t          *plist   = nb->plist[iloc];
 411     cu_timers_t         *t       = nb->timers;
 412     cudaStream_t         stream  = nb->stream[iloc];
 413
 414     bool                 bDoTime     = nb->bDoTime;
 415
 416     /* Don't launch the non-local kernel if there is no work to do.
 417        Doing the same for the local kernel is more complicated, since the
 418        local part of the force array also depends on the non-local kernel.
 419        So to avoid complicating the code and to reduce the risk of bugs,
 420        we always call the local kernel, and later (not in
 421        this function) the stream wait, local f copyback and the f buffer
 422        clearing. All these operations, except for the local interaction kernel,
 423        are needed for the non-local interactions. The skip of the local kernel
 424        call is taken care of later in this function. */
 425     if (canSkipNonbondedWork(*nb, iloc))
 426     {
 427         plist->haveFreshList = false;
 428
 429         return;
 430     }
 431
 432     if (nbp->useDynamicPruning && plist->haveFreshList)
 433     {
 434         /* Prunes for rlistOuter and rlistInner, sets plist->haveFreshList=false
 435            (TODO: ATM that's the way the timing accounting can distinguish between
 436            separate prune kernel and combined force+prune, maybe we need a better way?).
 437          */
 438         gpu_launch_kernel_pruneonly(nb, iloc, 1);
 439     }
 440
 441     if (plist->nsci == 0)
 442     {
 443         /* Don't launch an empty local kernel (not allowed with CUDA) */
 444         return;
 445     }
 446
 447     /* beginning of timed nonbonded calculation section */
 448     if (bDoTime)
 449     {
 450         t->interaction[iloc].nb_k.openTimingRegion(stream);
 451     }
 452
 453     /* Kernel launch config:
 454      * - The thread block dimensions match the size of i-clusters, j-clusters,
 455      *   and j-cluster concurrency, in x, y, and z, respectively.
 456      * - The 1D block-grid contains as many blocks as super-clusters.
 457      */
 458     int num_threads_z = 1;
 459     if (nb->dev_info->prop.major == 3 && nb->dev_info->prop.minor == 7)
 460     {
 461         num_threads_z = 2;
 462     }
 463     int nblock    = calc_nb_kernel_nblock(plist->nsci, nb->dev_info);
 464
 465
 466     KernelLaunchConfig config;
 467     config.blockSize[0]     = c_clSize;
 468     config.blockSize[1]     = c_clSize;
 469     config.blockSize[2]     = num_threads_z;
 470     config.gridSize[0]      = nblock;
 471     config.sharedMemorySize = calc_shmem_required_nonbonded(num_threads_z, nb->dev_info, nbp);
 472     config.stream           = stream;
 473
 474     if (debug)
 475     {
 476         fprintf(debug, "Non-bonded GPU launch configuration:\n\tThread block: %zux%zux%zu\n\t"
 477                 "\tGrid: %zux%zu\n\t#Super-clusters/clusters: %d/%d (%d)\n"
 478                 "\tShMem: %zu\n",
 479                 config.blockSize[0], config.blockSize[1], config.blockSize[2],
 480                 config.gridSize[0], config.gridSize[1], plist->nsci*c_numClPerSupercl,
 481                 c_numClPerSupercl, plist->na_c,
 482                 config.sharedMemorySize);
 483     }
 484
 485     auto       *timingEvent = bDoTime ? t->interaction[iloc].nb_k.fetchNextEvent() : nullptr;
 486     const auto  kernel      = select_nbnxn_kernel(nbp->eeltype,
 487                                                   nbp->vdwtype,
 488                                                   stepWork.computeEnergy,
 489                                                   (plist->haveFreshList && !nb->timers->interaction[iloc].didPrune),
 490                                                   nb->dev_info);
 491     const auto kernelArgs  = prepareGpuKernelArguments(kernel, config, adat, nbp, plist, &stepWork.computeVirial);
 492     launchGpuKernel(kernel, config, timingEvent, "k_calc_nb", kernelArgs);
 493
 494     if (bDoTime)
 495     {
 496         t->interaction[iloc].nb_k.closeTimingRegion(stream);
 497     }
 498
 499     if (GMX_NATIVE_WINDOWS)
 500     {
 501         /* Windows: force flushing WDDM queue */
 502         cudaStreamQuery(stream);
 503     }
 504 }
 505
 506 /*! Calculates the amount of shared memory required by the CUDA kernel in use. */
 507 static inline int calc_shmem_required_prune(const int num_threads_z)
 508 {
 509     int shmem;
 510
 511     /* i-atom x in shared memory */
 512     shmem  = c_numClPerSupercl * c_clSize * sizeof(float4);
 513     /* cj in shared memory, for each warp separately */
 514     shmem += num_threads_z * c_nbnxnGpuClusterpairSplit * c_nbnxnGpuJgroupSize * sizeof(int);
 515
 516     return shmem;
 517 }
 518
 519 void gpu_launch_kernel_pruneonly(gmx_nbnxn_cuda_t          *nb,
 520                                  const InteractionLocality  iloc,
 521                                  const int                  numParts)
 522 {
 523     cu_atomdata_t       *adat    = nb->atdat;
 524     cu_nbparam_t        *nbp     = nb->nbparam;
 525     cu_plist_t          *plist   = nb->plist[iloc];
 526     cu_timers_t         *t       = nb->timers;
 527     cudaStream_t         stream  = nb->stream[iloc];
 528
 529     bool                 bDoTime = nb->bDoTime;
 530
 531     if (plist->haveFreshList)
 532     {
 533         GMX_ASSERT(numParts == 1, "With first pruning we expect 1 part");
 534
 535         /* Set rollingPruningNumParts to signal that it is not set */
 536         plist->rollingPruningNumParts = 0;
 537         plist->rollingPruningPart     = 0;
 538     }
 539     else
 540     {
 541         if (plist->rollingPruningNumParts == 0)
 542         {
 543             plist->rollingPruningNumParts = numParts;
 544         }
 545         else
 546         {
 547             GMX_ASSERT(numParts == plist->rollingPruningNumParts, "It is not allowed to change numParts in between list generation steps");
 548         }
 549     }
 550
 551     /* Use a local variable for part and update in plist, so we can return here
 552      * without duplicating the part increment code.
 553      */
 554     int part = plist->rollingPruningPart;
 555
 556     plist->rollingPruningPart++;
 557     if (plist->rollingPruningPart >= plist->rollingPruningNumParts)
 558     {
 559         plist->rollingPruningPart = 0;
 560     }
 561
 562     /* Compute the number of list entries to prune in this pass */
 563     int numSciInPart = (plist->nsci - part)/numParts;
 564
 565     /* Don't launch the kernel if there is no work to do (not allowed with CUDA) */
 566     if (numSciInPart <= 0)
 567     {
 568         plist->haveFreshList = false;
 569
 570         return;
 571     }
 572
 573     GpuRegionTimer *timer = nullptr;
 574     if (bDoTime)
 575     {
 576         timer = &(plist->haveFreshList ? t->interaction[iloc].prune_k : t->interaction[iloc].rollingPrune_k);
 577     }
 578
 579     /* beginning of timed prune calculation section */
 580     if (bDoTime)
 581     {
 582         timer->openTimingRegion(stream);
 583     }
 584
 585     /* Kernel launch config:
 586      * - The thread block dimensions match the size of i-clusters, j-clusters,
 587      *   and j-cluster concurrency, in x, y, and z, respectively.
 588      * - The 1D block-grid contains as many blocks as super-clusters.
 589      */
 590     int                num_threads_z  = c_cudaPruneKernelJ4Concurrency;
 591     int                nblock         = calc_nb_kernel_nblock(numSciInPart, nb->dev_info);
 592     KernelLaunchConfig config;
 593     config.blockSize[0]     = c_clSize;
 594     config.blockSize[1]     = c_clSize;
 595     config.blockSize[2]     = num_threads_z;
 596     config.gridSize[0]      = nblock;
 597     config.sharedMemorySize = calc_shmem_required_prune(num_threads_z);
 598     config.stream           = stream;
 599
 600     if (debug)
 601     {
 602         fprintf(debug, "Pruning GPU kernel launch configuration:\n\tThread block: %zux%zux%zu\n\t"
 603                 "\tGrid: %zux%zu\n\t#Super-clusters/clusters: %d/%d (%d)\n"
 604                 "\tShMem: %zu\n",
 605                 config.blockSize[0], config.blockSize[1], config.blockSize[2],
 606                 config.gridSize[0], config.gridSize[1], numSciInPart*c_numClPerSupercl,
 607                 c_numClPerSupercl, plist->na_c,
 608                 config.sharedMemorySize);
 609     }
 610
 611     auto          *timingEvent  = bDoTime ? timer->fetchNextEvent() : nullptr;
 612     constexpr char kernelName[] = "k_pruneonly";
 613     const auto     kernel       = plist->haveFreshList ? nbnxn_kernel_prune_cuda<true> : nbnxn_kernel_prune_cuda<false>;
 614     const auto     kernelArgs   = prepareGpuKernelArguments(kernel, config, adat, nbp, plist, &numParts, &part);
 615     launchGpuKernel(kernel, config, timingEvent, kernelName, kernelArgs);
 616
 617     /* TODO: consider a more elegant way to track which kernel has been called
 618        (combined or separate 1st pass prune, rolling prune). */
 619     if (plist->haveFreshList)
 620     {
 621         plist->haveFreshList                   = false;
 622         /* Mark that pruning has been done */
 623         nb->timers->interaction[iloc].didPrune = true;
 624     }
 625     else
 626     {
 627         /* Mark that rolling pruning has been done */
 628         nb->timers->interaction[iloc].didRollingPrune = true;
 629     }
 630
 631     if (bDoTime)
 632     {
 633         timer->closeTimingRegion(stream);
 634     }
 635
 636     if (GMX_NATIVE_WINDOWS)
 637     {
 638         /* Windows: force flushing WDDM queue */
 639         cudaStreamQuery(stream);
 640     }
 641 }
 642
 643 void gpu_launch_cpyback(gmx_nbnxn_cuda_t        *nb,
 644                         nbnxn_atomdata_t        *nbatom,
 645                         const gmx::StepWorkload &stepWork,
 646                         const AtomLocality       atomLocality,
 647                         const bool               copyBackNbForce)
 648 {
 649     GMX_ASSERT(nb, "Need a valid nbnxn_gpu object");
 650
 651     cudaError_t stat;
 652     int         adat_begin, adat_len; /* local/nonlocal offset and length used for xq and f */
 653
 654     /* determine interaction locality from atom locality */
 655     const InteractionLocality iloc = gpuAtomToInteractionLocality(atomLocality);
 656
 657     /* extract the data */
 658     cu_atomdata_t   *adat    = nb->atdat;
 659     cu_timers_t     *t       = nb->timers;
 660     bool             bDoTime = nb->bDoTime;
 661     cudaStream_t     stream  = nb->stream[iloc];
 662
 663     /* don't launch non-local copy-back if there was no non-local work to do */
 664     if ((iloc == InteractionLocality::NonLocal) && !haveGpuShortRangeWork(*nb, iloc))
 665     {
 666         return;
 667     }
 668
 669     getGpuAtomRange(adat, atomLocality, &adat_begin, &adat_len);
 670
 671     /* beginning of timed D2H section */
 672     if (bDoTime)
 673     {
 674         t->xf[atomLocality].nb_d2h.openTimingRegion(stream);
 675     }
 676
 677     /* With DD the local D2H transfer can only start after the non-local
 678        kernel has finished. */
 679     if (iloc == InteractionLocality::Local && nb->bUseTwoStreams)
 680     {
 681         stat = cudaStreamWaitEvent(stream, nb->nonlocal_done, 0);
 682         CU_RET_ERR(stat, "cudaStreamWaitEvent on nonlocal_done failed");
 683     }
 684
 685     /* DtoH f */
 686     if (copyBackNbForce)
 687     {
 688         cu_copy_D2H_async(nbatom->out[0].f.data() + adat_begin * 3, adat->f + adat_begin,
 689                           (adat_len)*sizeof(*adat->f), stream);
 690     }
 691
 692     /* After the non-local D2H is launched the nonlocal_done event can be
 693        recorded which signals that the local D2H can proceed. This event is not
 694        placed after the non-local kernel because we want the non-local data
 695        back first. */
 696     if (iloc == InteractionLocality::NonLocal)
 697     {
 698         stat = cudaEventRecord(nb->nonlocal_done, stream);
 699         CU_RET_ERR(stat, "cudaEventRecord on nonlocal_done failed");
 700     }
 701
 702     /* only transfer energies in the local stream */
 703     if (iloc == InteractionLocality::Local)
 704     {
 705         /* DtoH fshift when virial is needed */
 706         if (stepWork.computeVirial)
 707         {
 708             cu_copy_D2H_async(nb->nbst.fshift, adat->fshift,
 709                               SHIFTS * sizeof(*nb->nbst.fshift), stream);
 710         }
 711
 712         /* DtoH energies */
 713         if (stepWork.computeEnergy)
 714         {
 715             cu_copy_D2H_async(nb->nbst.e_lj, adat->e_lj,
 716                               sizeof(*nb->nbst.e_lj), stream);
 717             cu_copy_D2H_async(nb->nbst.e_el, adat->e_el,
 718                               sizeof(*nb->nbst.e_el), stream);
 719         }
 720     }
 721
 722     if (bDoTime)
 723     {
 724         t->xf[atomLocality].nb_d2h.closeTimingRegion(stream);
 725     }
 726 }
 727
 728 void cuda_set_cacheconfig()
 729 {
 730     cudaError_t stat;
 731
 732     for (int i = 0; i < eelCuNR; i++)
 733     {
 734         for (int j = 0; j < evdwCuNR; j++)
 735         {
 736             /* Default kernel 32/32 kB Shared/L1 */
 737             cudaFuncSetCacheConfig(nb_kfunc_ener_prune_ptr[i][j], cudaFuncCachePreferEqual);
 738             cudaFuncSetCacheConfig(nb_kfunc_ener_noprune_ptr[i][j], cudaFuncCachePreferEqual);
 739             cudaFuncSetCacheConfig(nb_kfunc_noener_prune_ptr[i][j], cudaFuncCachePreferEqual);
 740             stat = cudaFuncSetCacheConfig(nb_kfunc_noener_noprune_ptr[i][j], cudaFuncCachePreferEqual);
 741             CU_RET_ERR(stat, "cudaFuncSetCacheConfig failed");
 742         }
 743     }
 744 }
 745
 746 /* X buffer operations on GPU: performs conversion from rvec to nb format. */
 747 void nbnxn_gpu_x_to_nbat_x(const Nbnxm::Grid               &grid,
 748                            bool                             setFillerCoords,
 749                            gmx_nbnxn_gpu_t                 *nb,
 750                            DeviceBuffer<float>              d_x,
 751                            GpuEventSynchronizer            *xReadyOnDevice,
 752                            const Nbnxm::AtomLocality        locality,
 753                            int                              gridId,
 754                            int                              numColumnsMax)
 755 {
 756     GMX_ASSERT(nb, "Need a valid nbnxn_gpu object");
 757
 758     cu_atomdata_t             *adat    = nb->atdat;
 759
 760     const int                  numColumns                = grid.numColumns();
 761     const int                  cellOffset                = grid.cellOffset();
 762     const int                  numAtomsPerCell           = grid.numAtomsPerCell();
 763     Nbnxm::InteractionLocality interactionLoc            = gpuAtomToInteractionLocality(locality);
 764
 765     cudaStream_t               stream  = nb->stream[interactionLoc];
 766
 767     int numAtoms = grid.srcAtomEnd() - grid.srcAtomBegin();
 768     // avoid empty kernel launch, skip to inserting stream dependency
 769     if (numAtoms != 0)
 770     {
 771         // TODO: This will only work with CUDA
 772         GMX_ASSERT(d_x, "Need a valid device pointer");
 773
 774         // ensure that coordinates are ready on the device before launching the kernel
 775         GMX_ASSERT(xReadyOnDevice, "Need a valid GpuEventSynchronizer object");
 776         xReadyOnDevice->enqueueWaitEvent(stream);
 777
 778         KernelLaunchConfig config;
 779         config.blockSize[0]     = c_bufOpsThreadsPerBlock;
 780         config.blockSize[1]     = 1;
 781         config.blockSize[2]     = 1;
 782         config.gridSize[0]      = (grid.numCellsColumnMax()*numAtomsPerCell + c_bufOpsThreadsPerBlock - 1)/c_bufOpsThreadsPerBlock;
 783         config.gridSize[1]      = numColumns;
 784         config.gridSize[2]      = 1;
 785         GMX_ASSERT(config.gridSize[0] > 0, "Can not have empty grid, early return above avoids this");
 786         config.sharedMemorySize = 0;
 787         config.stream           = stream;
 788
 789         auto       kernelFn       = nbnxn_gpu_x_to_nbat_x_kernel;
 790         float     *xqPtr          = &(adat->xq->x);
 791         const int *d_atomIndices  = nb->atomIndices;
 792         const int *d_cxy_na       = &nb->cxy_na[numColumnsMax*gridId];
 793         const int *d_cxy_ind      = &nb->cxy_ind[numColumnsMax*gridId];
 794         const auto kernelArgs     = prepareGpuKernelArguments(kernelFn, config,
 795                                                               &numColumns,
 796                                                               &xqPtr,
 797                                                               &setFillerCoords,
 798                                                               &d_x,
 799                                                               &d_atomIndices,
 800                                                               &d_cxy_na,
 801                                                               &d_cxy_ind,
 802                                                               &cellOffset,
 803                                                               &numAtomsPerCell);
 804         launchGpuKernel(kernelFn, config, nullptr, "XbufferOps", kernelArgs);
 805     }
 806
 807     // TODO: note that this is not necessary when there are no local atoms, that is:
 808     // (numAtoms == 0 && interactionLoc == InteractionLocality::Local)
 809     // but for now we avoid that optimization
 810     nbnxnInsertNonlocalGpuDependency(nb, interactionLoc);
 811 }
 812
 813 /* F buffer operations on GPU: performs force summations and conversion from nb to rvec format. */
 814 void nbnxn_gpu_add_nbat_f_to_f(const AtomLocality                          atomLocality,
 815                                DeviceBuffer<float>                         totalForcesDevice,
 816                                gmx_nbnxn_gpu_t                            *nb,
 817                                void                                       *pmeForcesDevice,
 818                                gmx::ArrayRef<GpuEventSynchronizer* const>  dependencyList,
 819                                int                                         atomStart,
 820                                int                                         numAtoms,
 821                                bool                                        useGpuFPmeReduction,
 822                                bool                                        accumulateForce)
 823 {
 824     GMX_ASSERT(nb, "Need a valid nbnxn_gpu object");
 825     GMX_ASSERT(numAtoms != 0, "Cannot call function with no atoms");
 826     GMX_ASSERT(totalForcesDevice, "Need a valid totalForcesDevice pointer");
 827
 828     const InteractionLocality iLocality     = gpuAtomToInteractionLocality(atomLocality);
 829     cudaStream_t              stream        = nb->stream[iLocality];
 830     cu_atomdata_t            *adat          = nb->atdat;
 831
 832     size_t gmx_used_in_debug  numDependency =
 833         static_cast<size_t>((useGpuFPmeReduction == true)) +
 834         static_cast<size_t>((accumulateForce == true));
 835     GMX_ASSERT(numDependency >= dependencyList.size(), "Mismatching number of dependencies and call signature");
 836
 837     // Enqueue wait on all dependencies passed
 838     for (auto const synchronizer : dependencyList)
 839     {
 840         synchronizer->enqueueWaitEvent(stream);
 841     }
 842
 843     /* launch kernel */
 844
 845     KernelLaunchConfig config;
 846     config.blockSize[0]     = c_bufOpsThreadsPerBlock;
 847     config.blockSize[1]     = 1;
 848     config.blockSize[2]     = 1;
 849     config.gridSize[0]      = ((numAtoms+1)+c_bufOpsThreadsPerBlock-1)/c_bufOpsThreadsPerBlock;
 850     config.gridSize[1]      = 1;
 851     config.gridSize[2]      = 1;
 852     config.sharedMemorySize = 0;
 853     config.stream           = stream;
 854
 855     auto  kernelFn = accumulateForce ?
 856         nbnxn_gpu_add_nbat_f_to_f_kernel<true, false> :
 857         nbnxn_gpu_add_nbat_f_to_f_kernel<false, false>;
 858
 859     if (useGpuFPmeReduction)
 860     {
 861         GMX_ASSERT(pmeForcesDevice, "Need a valid pmeForcesDevice pointer");
 862         kernelFn = accumulateForce ?
 863             nbnxn_gpu_add_nbat_f_to_f_kernel<true, true> :
 864             nbnxn_gpu_add_nbat_f_to_f_kernel<false, true>;
 865     }
 866
 867     const float3     *d_fNB    = adat->f;
 868     const float3     *d_fPme   = (float3*) pmeForcesDevice;
 869     float3           *d_fTotal = (float3*) totalForcesDevice;
 870     const int        *d_cell   = nb->cell;
 871
 872     const auto        kernelArgs   = prepareGpuKernelArguments(kernelFn, config,
 873                                                                &d_fNB,
 874                                                                &d_fPme,
 875                                                                &d_fTotal,
 876                                                                &d_cell,
 877                                                                &atomStart,
 878                                                                &numAtoms);
 879
 880     launchGpuKernel(kernelFn, config, nullptr, "FbufferOps", kernelArgs);
 881
 882     if (atomLocality == AtomLocality::Local)
 883     {
 884         GMX_ASSERT(nb->localFReductionDone != nullptr, "localFReductionDone has to be a valid pointer");
 885         nb->localFReductionDone->markEvent(stream);
 886     }
 887 }
 888
 889 void* nbnxn_get_x_on_device_event(const gmx_nbnxn_cuda_t   *nb)
 890 {
 891     return static_cast<void*> (nb->xAvailableOnDevice);
 892 }
 893
 894 void nbnxn_wait_nonlocal_x_copy_D2H_done(gmx_nbnxn_cuda_t   *nb)
 895 {
 896     nb->xNonLocalCopyD2HDone->waitForEvent();
 897 }
 898
 899 void nbnxn_stream_local_wait_for_nonlocal(gmx_nbnxn_cuda_t   *nb)
 900 {
 901     cudaStream_t         localStream     = nb->stream[InteractionLocality::Local];
 902     cudaStream_t         nonLocalStream  = nb->stream[InteractionLocality::NonLocal];
 903
 904     GpuEventSynchronizer event;
 905     event.markEvent(nonLocalStream);
 906     event.enqueueWaitEvent(localStream);
 907 }
 908
 909 } // namespace Nbnxm