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Nuevas aplicaciones diseñadas para la GPU aceleran el descubrimiento de medicamentos y materiales

 
 

LAMMPS, GROMACS, GAMESS y QMCPACK se unen a la lista de aplicaciones científicas aceleradas en múltiples GPU

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Sebastien Januario
Product Public Relations Coordinator
Portugal / Spain
Tel: +33 (0) 1 55 63 16 51
Sjanuario@nvidia.com

SANTA CLARA, California – 10 de noviembre de 2011 – NVIDIA acaba de anunciar que cuatro aplicaciones de referencia para el estudio de materiales y modelos biomoleculares (LAMMPS, GROMACS, GAMESS y QMCPACK) han introducido capacidades de aceleración en múltiples GPU, con lo que reducirán los tiempos de simulación de días a horas.

Esto significa que ahora los científicos pueden estudiar modelos moleculares más grandes, a lo largo de periodos más amplios y con mayor precisión, lo que se traducirá en un mejor conocimiento del impacto potencial de los fármacos y la efectividad de los nuevos materiales. Asimismo, los desarrolladores de medicamentos también conseguirán reducir las fases de investigación y los costes de desarrollo.

Estos cuatro paquetes de software se unen a una lista cada vez más larga de aplicaciones (que incluye AMBER, NAMD y TeraChem, entre otras) utilizadas por universidades, instituciones gubernamentales e institutos de investigación para acelerar el ritmo de sus descubrimientos mediante la potencia de las GPU.

Según explica Sumit Gupta, responsable de la unidad de negocio Tesla de NVIDIA, “La posibilidad de acceder a sistemas de supercomputación más económicos y energéticamente eficientes a través de las GPU abre un gran potencial para acelerar el ritmo de la investigación científica. Las ventajas de esta capacidad de cálculo para la ciencia son enormes, ya que permite a los investigadores simular el comportamiento de las proteínas y las interacciones con medicamentos en prueba antes de pasar a ensayos con animales y pacientes, que son sumamente costosos en términos de tiempo y dinero”.

Las cuatro aplicaciones son ampliamente utilizadas por científicos que emplean la supercomputación para avanzar en la elaboración de sus modelos en numerosas disciplinas:

  • GAMESS es una aplicación de química cuántica fundamental para el diseño de nuevos fármacos y materiales. Utiliza métodos computacionales para estudiar la estructura electrónica y las propiedades de las moléculas.
  • GROMACS facilita las simulación de las interacciones biomoleculares entre proteínas y medicamentos en pruebas. Puede utilizarse para estudiar el plegamiento de las proteínas, lo que resulta de gran utilidad para comprender el desarrollo de patologías como el Alzheimer, la enfermedad de Huntington y algunas formas de cáncer.
  • LAMMPS se utiliza para modelar, a escala atómica, materiales blandos (biomoléculas, polímeros) y sólidos (metales, semiconductores).
  • QMCPACK simula las propiedades de los materiales y consigue altos niveles de precisión y escalabilidad utilizando el método Montecarlo cuántico (QMC).

Citas
“Queremos llegar tan lejos como podamos en la búsqueda de un código más escalable y eficiente. La tecnología de GPU parece ser la forma más viable de conseguir este objetivo. Dada nuestra asociación con un laboratorio del Departamento de Energía, la eficiencia energética es igualmente importante y es otra de las ventajas de acelerar los cálculos de química cuántica en las GPU”.
--Mark Gordon, catedrático distinguido del Departamento de Química de la Universidad Estatal de Iowa, director del Programa de Ciencias Matemáticas Aplicadas del Laboratorio AMES, proyecto para GAMESS

“Esperamos que el procesamiento de GROMACS 4.6 en las GPUS proporcione una aceleración de las simulaciones entre 2 y 3 veces superior a la conseguida hasta ahora. Este aumento de la velocidad permitirá a los investigadores conocer mejor el comportamiento biológico de los medicamentos en fase de desarrollo y los receptores de proteínas que intervienen en las enfermedades”.
--Erik Lindahl, profesor de Biofísica Teórica y Computacional del KTH Royal Institute y profesor de Biología Estructural Computacional del Centro Universitario AlbaNova de la Universidad de Etocolmo

“Al utilizar QMCPACK con altos volúmenes de datos, hemos observado que la velocidad de nodo a nodo se ha multiplicado por tres en nodos de una GPU con respecto a los nodos de CPU de doble socket. También estamos viendo una importante mejora de este rendimiento para grupos de cientos de GPU. Esto nos permite investigar las propiedades de los materiales a unas escalas y con unos niveles de precisión sin precedentes”.
-- Jeongnim Kim, científico de I+D del Laboratorio Nacional de Oak Ridge. 

“Los especialistas en dinámica molecular están constreñidos por limitaciones de tiempo bien conocidos: no pueden prolongar las simulaciones durante el tiempo suficiente para modelar numerosos fenómenos de interés. Estos tiempos pueden ampliarse drásticamente utilizando clusters de GPU a gran escala”.
--Steve Plimpton, miembro distinguido del personal técnico de los Laboratorios Nacionales de Sandia

“La posibilidad de contar con la eficiencia de cálculo de múltiples nodos de GPU locales nos ha permitido abordar el desarrollo de fármacos de una forma nueva y obtener una perspectiva diferente de los mecanismos de las enfermedades. Con las GPU, hemos podido ejecutar muchas más simulaciones asumiendo menos supuestos, lo que ha dado lugar a modelos más realistas”.
--Dr. Michael Kuiper, científico computacional del VPAC (Victorian Partnership for Advanced Computing)

Para obtener más información sobre las GPU NVIDIA Tesla, entre aquí. Si desea obtener más información sobre la arquitectura NVIDIA CUDA®, entre aquí.

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo las posibilidades del chip de gráficos con la invención de la GPU en 1999. Hoy, sus procesadores son la base de una gran variedad de productos que abarcan desde smartphones a superordenadores. Los procesadores NVIDIA para móviles se utilizan en teléfonos celulares, tablets y sistemas de infoocio de los vehículos. Los jugadores de PC utilizan las GPU para dar vida a mundos espectaculares. Los profesionales las utilizan para crear efectos visuales en las películas y realizar todo tipo de diseños, desde palos de golf hasta grandes aviones comerciales. Por último, los investigadores aprovechan la potencia de la GPU para impulsar el avance de la ciencia a través de sistemas de alta computación. La compañía es propietaria de más de 2100 patentes en todo el mundo, algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, entre en www.nvidia.es.

Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: los efectos, las ventajas y las repercusiones de la tecnología de GPU en ciertas aplicaciones científicas, así como el efecto de las patentes de la compañía en la informática moderna, son estimaciones de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: la situación de la economía mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, los efectos del desarrollo tecnológico y la competencia, el desarrollo de nuevos productos o tecnologías, o la mejora de nuestros productos y tecnologías, la aceptación de nuestros productos o los de nuestros partners por parte del mercado, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes (como el modelo 10-Q) que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y sólo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.

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