Dynamika molekularna

Obliczenia związane z dynamiką molekularną są bardzo czułe na prowadzenie ich przy wykorzystaniu masowo-równoległej architektury procesorów graficznych NVIDII. Na poniższych wykresach przedstawiono kluczowe wyniki prac dotyczących wizualizacji dynamiki molekularnej VMD (Visual Molecular Dynamics) oraz używanych w obliczeniach dynamiki molekularnej pakietów oprogramowania, takich jak NAMD i HOOMD.

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.

Symulacje Generalized Born (model solwatacyjny) dostępne w pakiecie AMBER San Diego Supercomputing Center	Skalowanie oprogramowania NAMD na klastrze GPU Anderson, Lorenz, Travesset

* 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.

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)
• MDGPU
• Wersja oprogramowania LAMMPS wykorzystująca GPU
• GPUGrid.net
• Biblioteka OpenMM służąca do akceleracji obliczeń dynamiki molekularnej na układach GPU
• GROMACS wykorzystujący OpenMM
• Pakiet oprogramowania do obliczeń dynamiki układów biomolekularnych ACEMD
• Wersja oprogramowania AMBER wykorzystująca CUDA
• BigDFT: kod służący do obliczeń struktury elektronowej w oparciu o teorię funkcjonałów gęstości (DFT – Density Functional Theory) – publikacja w formacie PDF
• TeraChem: pierwszy kod z dziedziny chemii kwantowej stworzony od podstaw dla układów GPU typu CUDA

Raporty techniczne na temat wykorzystania CUDA w dynamice molekularnej

• Akceleracja VASP: Przyspieszenie obliczeń struktury elektronowej metodą fal płaskich przy użyciu procesorów graficznych
• Seminarium na temat architektury CUDA na konferencji Supercomputing '08 i jej wykorzystania w programach NAMD i VMD
• Publikacje na temat oprogramowania NAMD i VMD
• Implementacja na GPU metody wykorzystującej sieciowe cząstki Ewalda w odmianie bazującej na krzywych B-sklejanych (SPME)
• Akceleracja symulacji dynamiki molekularnej w programie AMBER za pomocą układów GPU
• Publikacje na temat oprogramowania HOOMD
• Mikroskopia fluoroscencyjna
• Wykorzystanie mocy graficznej do symulacji dynamiki molekularnej
• Folding @ home (z wykorzystaniem pakietu GROMACS)
• Program do dynamiki molekularnej Ascalaph Liquid

Prezentacje

Sesje pochodzące z GPU Technology Conference

• 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
• Akcelerowane 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

Prezentacje z konferencji SC09

• 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

• Chemia obliczeniowa
• Obrazowanie medyczne
• Bioinformatyka i nauki biologiczne
• Akceleracja programu MATLAB

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