VMD на Tesla GPU

VMD – это программа для молекулярной визуализации, позволяющая визуализировать, анимировать и анализировать большие биомолекулярные системы при помощи 3D графики и встроенных скриптов. На данный момент несколько основных ядер и приложений в VMD используют преимущества массивно параллельной архитектуры CUDA на графических процессорах NVIDIA. При запуске на NVIDIA CUDA GPU данные приложения обеспечивают прирост скорости работы в от 20 до 100 раз по сравнению с решениями на CPU. Результаты тестов представлены ниже.

Закачка и установка

• Вы можете скачать бинарные файлы установки VMD с поддержкой CUDA с веб-сайта Института продвинутой науки и технологии Бекмана.

Данные бенчмарк тестов

Данные предоставлены Группой теоретической и вычислительной биофизики, UIUC

Несколько подробных результатов бенчмарк тестов VMD с использованием GPU представлены на странице вертикальных решений NVIDIA в области молекулярной динамики.

Презентации

• Szereg publikacji i prezentacji na temat akceleracji GPU w programach VMD i NAMD dostępnych jest na stronie http://www.ks.uiuc.edu/Research/gpu/#publications
• From SC09: Accelerating Molecular Modeling Applications with GPU Computing - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
• From 2009 GPU Technology Conference: GPU Accelerated Visualization and Analysis in VMD - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
• Более подобную информацию об ускорении приложений для вычислений молекулярной динамики при помощи CUDA вы найдете на странице, посвященной молекулярной динамике.

Интервью / Видео

• С SC09: Джон Стоун (John Stone) из Университета штата Иллинойс об ускорении VMD в 412 раз при помощи GPU
• SC09 блог на NVIDIA nTersect: Studying the H1N1 Virus using NVIDIA GPUs

Форумы и обсуждения

• Сообщества по вычислениям на GPU на сайте GPUcomputing.net

Представлены в качестве настольных персональных решений для супервычислений, способных превзойти 32-нодовый CPU кластер, или кластерного решения, обеспечивающего производительность традиционного суперкомпьютера для ресурсоемких задач при стоимости в 1/10 и потреблении электричества в 1/20. Построенные на основе революционной архитектуры CUDA решения созданы для ускорения научных вычислений.

РЕШЕНИЯ ДЛЯ РАБОЧИХ СТАНЦИЙ ПЕРСОНАЛЬНЫЙ СУПЕРКОМПЬЮТЕР TESLA Для персональных супервычислений за вашим рабочим столом Подробнее >		РЕШЕНИЯ ДЛЯ ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ КЛАСТЕРЫ НА TESLA GPU Для вычислений на массивных установках Подробнее >