Новости

Новые приложения ускоряют поиск более эффективных лекарств и материалов повышенного качества с помощью GPU

 
 

LAMMPS, GROMACS, GAMESS, QMCPACK вошли в список научных приложений с GPU-ускорением

За дополнительной информацией обращайтесь:
Ирина Шеховцова
NVIDIA Corporation
Тел.: +7 (495) 981 03 00 доб. 10777
E-mail: irinas@nvidia.com

САНТА-КЛАРА, Калифорния – 10 ноября, 2011 – NVIDIA сегодня объявила о том, что в четыре ведущих приложения по материаловедению и биомолекулярному моделированию – LAMMPS, GROMACS, GAMESS и QMCPACK – добавлена поддержка ускорения с помощью графических процессоров, позволяющая сократить время симуляций с нескольких дней до нескольких часов.

Теперь ученые могут изучать более крупные молекулярные модели с большей точностью, лучше определяя потенциальное влияние лекарств и эффективность новых материалов. Создатели лекарств также получают преимущество благодаря сокращению времени и расходов на получение новых препаратов.

Четыре приложения моделирования присоединились к другим известным программам, среди которых AMBER, NAMD и TeraChem, и позволяют университетам, государствам и исследователям задействовать в своей работе мощь графических процессоров.

«Широкий доступ к недорогим и экономичным суперкомпьютерам на базе GPU позволяет ускорить ход научных исследований», - сказал Сумит Гупта (Sumit Gupta), директор NVIDIA по продуктам Tesla. «Польза от такой вычислительной мощи для науки очевидна, так как ученые могут теперь быстрее и точнее симулировать биологическое взаимодействие протеина и лекарства еще до начала затратных по времени и деньгам опытах на животных».

Все четыре приложения широко используются учеными на суперкомпьютерах для улучшения моделирования в различных областях:

  • GAMESS – это приложение для квантовой химии, позволяющее моделировать новые препараты и материалы. В нем используются вычислительные методы для определения электронной структуры и свойств молекул.
  • GROMACS позволяет проводить симуляции биомолекулярных взаимодействий между белками и потенциальными лекарствами. Его можно использовать для изучения сворачивания и разворачивания белков, что помогает понять природу таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, болезнь Хантинтона и некоторые формы рака.
  • LAMMPS используется для моделирования на атомарном уровне мягких (биомолекулы, полимеры) и твердых (металлы, полупроводники) материалов.
  • QMCPACK симулирует свойства материалов, обеспечивая высокую точность и превосходную масштабируемость с помощью квантового метода Монте-Карло.

Цитаты
«Мы хотим выйти за границы возможного, используя эффективный код с хорошей масштабируемостью. Технология GPU – это самый перспективный путь к достижению этой цели. Сотрудничая с лабораторией DOE, мы находим экономию энергии не менее важной, что является еще одним преимуществом от ускорения квантовой химии с помощью GPU».
--Марк Гордон (Mark Gordon), профессор факультета химии Университета штата Айова, директор программы прикладных математических наук в Лаборатории AMES, руководитель проекта GAMESS

«GROMACS 4.6 благодаря GPU должен ускорить симуляцию в 2-3 раза. Более высокая скорость симуляции позволяет ученым лучше понять биологическое поведение потенциальных лекарств и белков, пораженных болезнью».
--Эрик Линдал (Erik Lindahl), профессор теоретической и вычислительной биофизики при Шведском Королевском Институте Технологий и профессор вычислительной структурной биологии при Центре AlbaNova Стокгольмского Университета

«В нашей основной работе с приложением QMCPACK мы получили трехкратное ускорение для узлов с одним GPU по сравнению с системами на базе двух CPU. Производительность также прекрасно масштабируется при использовании сотен GPU. Это позволяет нам исследовать свойства материалов в большом масштабе с огромной точностью».
-- Джонгним Ким (Jeongnim Kim), научный работник из Окриджской Национальной Лаборатории. 

«Ученые, занимающиеся молекулярной динамикой, сильно ограничены сроками: они не могут бесконечно проводить симуляции для моделирования многих интересующих явлений», - заявил один из разработчиков LAMMPS. «Объем симуляций можно значительно увеличить благодаря масштабным кластерам из GPU».
--Стив Плимптон (Steve Plimpton), работник Национальных Лабораторий в Сандиа

«Наличие у нас систем на базе GPU, эффективных с точки зрения вычислений, позволяет по-новому моделировать лекарства и по-новому взглянуть на механизмы болезней. С помощью GPU мы теперь можем проводить намного больше симуляций с меньшими допущениями и создавать более реалистичные модели».
--Др. Майкл Кьюпер (Michael Kuiper), специалистповычислениямв Victorian Partnership for Advanced Computing

Ученые в области биомолекулярного моделирования и материаловедения, заинтересованные в получении испытательной версии новых приложений, должны зарегистрироваться в программе NVIDIA® Tesla™ MD SimCluster. Данное интегрированное кластерное решение полностью оптимизировано для симуляции крупномасштабных моделей высокой точности при значительно меньшем времени симуляции.

Подробнее о графических процессорах NVIDIA Tesla смотрите здесь. Подробнее об архитектуре NVIDIA CUDA® смотрите здесь.

О компании NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU в 1999 году. На сегодняшний день процессоры NVIDIA обеспечивают мощностью большое число продуктов от смартфонов до суперкомпьютеров. Мобильные процессоры NVIDIA используются в сотовых телефонах, планшетах и информационно-развлекательных системах. Геймеры доверяют GPU, так как они позволяют погрузиться в невероятные миры. Профессионалы используют их для создания визуальных эффектов в кино и проектирования, начиная от гольф-клубов и заканчивая авиалайнерами. Исследователи работают с GPU для расширения границ наук при помощи высокопроизводительных вычислений. Компания обладает более 2 100 патентами по всему миру, включая те, что легли в основу современных вычислений. Подробнее смотрите www.nvidia.ru.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о воздействии и преимуществах GPU на некоторые научные приложения; а также о влиянии патентов компании на современные вычисления, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 31 июля 2011 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

###

© Компания NVIDIA®, 2011. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA и Tesla являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.



 
 
 
 
VKontakteMail.ruOdnoklassniki.ruGoogle+Facebook