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AMBER en las GPUs Tesla

Se ha utilizado Amber con GPUs dotadas de arquitectura CUDA con para acelerar simulaciones de dinámica molecular con solvente explícito basadas en el método PME (Particle Mesh Ewald) y simulaciones con solvente implícito basadas en el método Born Generalizado. Esta arquitectura, combinada con una solución de GPU Computing Tesla, puede superar en más de 10 veces la velocidad de ejecución de una sola CPU de cuatro núcleos.

GPU-Accelerate Your AMBER and NAMD Simulations Cut simulation time from days to hours with the Tesla™ Molecular Dynamics SimCluster. Preconfigured to accelerate AMBER or NAMD, all you need to do is load your models and start simulating. Test drive one today!

Descarga e instalación

• Descargar AMBER 11 (compatible con GPUs CUDA)
• Simulaciones de solvente implícito basadas en el método Born Generalizado
• Simulaciones de solventes explícitos realizadas con el método PME en colectividades canónicas NVE, NVT y NPT
• Instrucciones de instalación.

Datos de rendimiento

The following charts show the acceleration and the scalability when running the explicit solvent PME and implicit solvent GB Benchmarks on a six-core CPU versus Tesla C2070 and Tesla M2090.. La información completa se puede ver en la página de índices de rendimiento de AMBER 11 con NVIDIA por gentileza del Centro de Supercomputación de San Diego.

Artículos técnicos, noticias y presentaciones

• En breve se incluirán nuevas publicaciones sobre el trabajo de aceleración de AMBER 11 en la GPU.
• El nuevo producto estrella de la gama Tesla, la GPU Tesla M2090, bate el récord de cálculo de simulaciones de dinámica molecular en AMBER
• Presentación de la Conferencia sobre Tecnología para la GPU 2010, “Adaptación de programas de dinámica molecular a GPUs y clusters de GPUs – Scott Le Grand, NVIDIA
• Presentación de la Conferencia sobre Tecnología para la GPU 2010, “Uso de las GPUs para procesar paquetes de dinámica molecular” – Ross Walker, Centro de supercomputación de San Diego
• Overview of NVIDIA CUDA Support in AMBER- Lessons Learned, Capabilities Gained – Ross Walker, The San Diego Supercomputer Center, from 2009 GPU Technology Conference, SC09.
• Computational Biophysics and Long Range Electrostatics on GPUs – Scott Le Grand, NVIDIA, GTC 2009.

CUDA-Acceleration in Related Verticals

• Accelerating Molecular Dynamics applications using GPUs
• Accelerating Quantum Chemistry applications using GPUs

Foros de discusión

• Comunidades de GPU computing en GPUcomputing.net

Entrevistas / Vídeos

• Conferencia sobre Tecnología para la GPU 2010, vídeo de la presentación de Jen-Hsun Huang, presidente de NVIDIA
• Blog del SC09 en NVIDIA nTersect: Las impresionantes mejoras conseguidas en el código de AMBER con NVIDIA CUDA

Las encontrará en forma de superordenador personal de sobremesa, capaz de mejorar el rendimiento de un cluster de CPUs de 32 nodos, o en forma de cluster, que puede superar el rendimiento de una supercomputadora convencional por una décima parte de su precio y una vigésima parte de su consumo de energía. Son soluciones basadas en la revolucionaria arquitectura CUDA y han sido diseñadas para acelerar el avance de las ciencias computacionales.

CONFIGURACIÓN DE HARDWARE RECOMENDADA

Configuración para sistema de sobremesa	Configuración para CPD
GPUs 2-4 Tesla C2075 GPUs CPU and Main Memory 2.33 GHz Quad-Core x86 CPU 12 GB or more	GPUs per node 2 or more Tesla M2090 GPUs CPU and Main Memory 2.33 GHz Quad-Core x86 CPU per server 12 GB or more per server

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