Obliczenia chemiczne

Obecnie realizowanych jest kilka różnych projektów związanych z przyspieszeniem obliczeń z dziedziny chemii kwantowej wykorzystujących technologię CUDA, dzięki której możliwe jest zaprzęgnięcie procesorów graficznych do tego typu zaawansowanych kalkulacji. Prace te dotyczą również możliwości prowadzenia obliczeń za pomocą GPU, i ich przyspieszenia, przy użyciu takich programów jak Gaussian i GAMESS. Poniższe wykresy przedstawiają przykłady reprezentatywnych wyników z tych prac, a linki prowadzą do oprogramowania i publikacji dotyczących przyspieszania obliczeń chemicznych za pomocą technologii CUDA.

Wprowadzenie Bio-Warsztatu NVIDIA Tesla zapewnia biofizykom i naukowcom zajmującym się chemią obliczeniową dostęp do narzędzi, które umożliwiają przesunięcie granic badań biochemicznych, optymalizując tok pracy i zwiększając tempo badań naukowych. Dowiedz się więcej.

Bezpośrednie obliczenia dotyczące pola samouzgodnionego Ufimtsev et Martinez	Przybliżenie dwuelektronowe obliczane Koji Yasuda

* Oczekiwany wzrost szybkości w porównaniu do systemu opartego na czterordzeniowym procesorze x64. Wzrosty szybkości według testów przeprowadzonych samodzielnie przez firmę NVIDIA lub na podstawie dokumentacji od dostawcy aplikacji.

KUP OSOBISTY SUPERKOMPUTER Szukaj Osobistych superkomputerów NVIDIA Tesla u następujących Preferowanych dostawców NVIDIA.

Pobierz oprogramowanie do obliczeń dynamiki molekularnej dla CUDA

• Dowiedz się więcej na temat akceleracji GPU w VMD
• NAMD 2.7 Beta 2 z akceleracją CUDA
• HOOMD: Highly Optimized Object Oriented Molecular Dynamics (wysoce zoptymalizowana i obiektowo zorientowana dynamika molekularna)
• Biblioteka OpenMM służąca do akceleracji obliczeń dynamiki molekularnej na układach GPU
• GROMACS wykorzystujący OpenMM
• Wersja oprogramowania AMBER wykorzystująca CUDA
• Wersja oprogramowania LAMMPS wykorzystująca GPU
• TeraChem: pierwszy kod z dziedziny chemii kwantowej stworzony od podstaw dla układów GPU typu CUDA
• ACE-MD
• MDGPU
• GPUGrid.net
• BigDFT: kod służący do obliczeń struktury elektronowej w oparciu o teorię funkcjonałów gęstości (DFT – Density Functional Theory) -- publikacja w formacie PDF
• Wersja GAMESS dla komputerów PC wykorzystująca CUDA

• Praca Todda Martineza na temat wykorzystania układów GPU w zadaniach związanych z chemią kwantową
• Q-Chem dla architektury CUDA
• Implementacja na GPU metody wykorzystującej sieciowe cząstki Ewalda w odmianie bazującej na krzywych B-sklejanych (SPME)
• Wyznaczanie całek dwuelektronowych na GPU
• Akceleracja fragmentacyjnej metody orbitali molekularnych (FMO) przy użyciu CUDA
• Publikacje na temat oprogramowania NAMD i VMD
• Dynamika molekularna z wykorzystaniem sieci układów GPU

• Myśl przewodnia: Nauka z wykorzystaniem metod o wysokiej wydajności , Hanspeter Pfister, Uniwersytet Harvarda
• Dynamika molekularna z wykorzystaniem akceleracji GPU w programie AMBER, The Scripps Research Institute oraz Centrum Superkomputerowe w San Diego
• Wizualizacja i analiza w VMD z wykorzystaniem akceleracji GPU, Uniwersytet Illinois w Urbana Champaign
• Biofizyka obliczeniowa i elektrostatyka dalekiego zasięgu na układach GPU, NVIDIA
• Społeczne udostępnianie mocy obliczeniowej układów GPU: PetaFLOPS za darmo, Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley
• Wykorzystanie GPU w szkoleniu chirurgicznym i planowaniu przedoperacyjnym, CSIRO
• kcelerowane przez GPU moduły obliczeniowe do rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych opisujących równania membrany serca, Uniwersytet Kalifornijski w San Diego
• Rekonstrukcja mózgu: ekstrakcja obwodów neuronowych przy użyciu CUDA i MPI, Uniwersytet Harvarda
• Odkrywanie biologicznie inspirowanego widzenia komputerowego: podejście wysokowydajne, MIT
• Wielkoskalowa symulacja z użyciem sieci czasoprzestrzennej na klastrze GPU, Państwowy Uniwersytet Tajwanu

• Przegląd wsparcia dla NVIDIA CUDA w pakiecie AMBER – wyciągnięte wnioski, uzyskane możliwości – Ross Walker, Centrum Superkomputerowe w San Diego
• Wykorzystanie szybkości GPU do akceleracji symulacji cząsteczek w LAMMPS – Paul Crozier, Państwowe Laboratorium Sandia
• Akceleracja aplikacji do modelowania molekularnego za pomocą technologii obliczeń na GPU – John Stone, Instytut Zaawansowanych Nauk i Technologii Beckmana, Uniwersytet Illinois w Urbana Champaign

• Dynamika molekularna
• Akceleracja programu MATLAB
• Bioinformatyka i nauki biologiczne

• Inne rozwiązania wertykalne wykorzystujące produkty Tesla
• Narzędzia programistyczne i biblioteki CUDA