Nowości

Uniwersytet Illinois: Akcelerowane modelowanie molekularne umożliwia natychmiastową reakcję na H1N1

 
 

Pierwszy krok w ramach walki z globalną pandemią, na przykład H1N1, wymaga szybkiego opracowania leków do efektywnego zwalczania wirusa, który jest nowy i może ewoluować.

WYZWANIE

Konieczne jest przeprowadzenie złożonego obliczeniowo procesu, aby określić – w przypadku H1N1 – jak mutacje białek wirusa grypy mogłyby wpłynąć na skuteczność szczepionki Tamiflu, czyniąc ją w efekcie bezużyteczną. Zadanie to realizowane jest w oparciu o żmudną symulację systemu złożonego z 35 000 atomów. Grupa naukowców Uniwersytetu Illinois w Urbana-Champaign, kierowana przez Johna Stone'a, zdecydowała zabrać się za to zadanie w inny sposób – wykorzystując układy GPU.

Przeprowadzenie symulacji tego typu zajęłoby na układzie CPU ponad miesiąc… i to w przypadku pojedynczej symulacji, a nie symulacji wielokrotnych stanowiących komplet badań.

ROZWIĄZANIE

Stone i jego zespół sięgnęli po architekturę przetwarzania równoległego NVIDIA CUDA, z której korzystają rozwiązania GPU Tesla, aby przeprowadzić obliczenia modelowania molekularnego i zasymulować odporność lekarstwa na mutacje H1N1. Dzięki technologii GPU, naukowcy byli w stanie sprawnie wykonać symulacje i szybciej uzyskać wyniki mogące uratować życie.

EFEKT

Akcelerowane przez GPU obliczenia zostały wykonane w niewiele ponad godzinę. Prawie tysiąckrotny wzrost wydajności, uzyskany dzięki realizacji obliczeń na GPU i zaawansowanym algorytmom, zapewnił naukowcom moc do przeprowadzenia „obliczeń dla sytuacji kryzysowych” w celu zbadania niezwykle istotnych problemów biologicznych i podzielenia się wynikami ze środowiskiem medycznym.

Ten wzrost szybkości i wydajności pozwolił badaczom nie tylko sprostać pierwotnemu zadaniu – zbadaniu efektywności Tamiflu w leczeniu H1N1 i jego mutacji – ale także „kupił czas” na poczynienie innych ważnych odkryć. Późniejsze obliczenia pokazały, że mutacje genetyczne wywołujące odporność świńskiej i ptasiej grypy na Tamiflu zmieniły charakterystykę tzw. kieszonki, uniemożliwiając wiązanie. Stało się to źródłem nowych informacji na temat fundamentalnych mechanizmów wywołujących odporność na leki. Zastosowanie w trakcie trwania pandemii H1N1 udoskonalonych algorytmów opartych na CUDA i wykorzystujących rozwiązania GPU Tesla pozwoliło uzyskać w ciągu jednego popołudnia gotowe do wykorzystania wyniki na temat skuteczności leku Tamiflu. Obliczenia te zajęłyby całe tygodnie lub miesiące przy zastosowaniu metod konwencjonalnych.

KTO KORZYSTA NA WYKONYWANIU OBLICZEŃ NA GPU?
Naukowcy i badacze wykorzystujący techniki obliczeniowe i stosujący układy GPU do akceleracji swoich aplikacji otrzymują wyniki w ciągu kilku dni zamiast miesięcy, a nawet kilku minut zamiast dni.



 
 
 
 
FacebookTwitterGoogle+Nasza KlasaLinkedIn