分子动力学是「GPU 真有用」的少数科研场景：单机多卡收益明显。
结论：GROMACS/AMBER 等经典 MD 对 GPU 支持好，单机 1–4 卡加高主频 CPU 是经典组合；量子化学（Gaussian、ORCA）多为 CPU 与内存密集，GPU 支持有限。
MD 的瓶颈常在「GPU 等 CPU」：CPU 核数与主频要配够，否则加卡收益递减。
MD 链路是「体系构建 → 能量最小化 → 平衡 → 生产模拟 → 轨迹分析」。GPU 在非键相互作用计算上收益最大；轨迹分析多为 CPU/IO。
第二段是任务形态：一条长轨迹（几百 ns）与一批短模拟（几十条 10 ns），前者要单机强，后者要多节点并发。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 能量最小化/平衡 | 算力 | FP32/混合 | CUDA、显存 | GPU 收益明显 |
| 生产 MD | 算力 + 带宽 | FP32（混合精度） | 算力、显存带宽 | 单机多卡最划算 |
| 量子化学 | CPU + 内存 | FP64 | CPU 核数、内存 | GPU 支持有限 |
| 轨迹分析 | CPU + IO | — | CPU、NVMe | 常被低估 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，大体系 MD 与多卡并行。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，超大体系与混合负载。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，中等体系 MD。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，共享节点。 |
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常见甜点是 1–2 卡；4 卡以上收益递减，取决于体系与网络/PCIe 带宽。关键是与 CPU 核数匹配。
多数计算用不上，属 CPU 与内存密集型。把预算给核数与内存更有效。
大膜蛋白体系、显式溶剂盒子很大时建议 24GB 以上，超大体系 48GB 更稳。
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