NAMD en las GPUs Tesla

El equipo de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC) lleva estudiando la aceleración de NAMD a través de CUDA desde 2007. En este tiempo, han realizado experimentos de cálculo a gran escala en el cluster Lincoln del NCSA, basado en procesadores Tesla, y han demostrado que 4 GPUs Tesla pueden superar el rendimiento de un cluster dotado de 16 CPUs de 4 núcleos.

Descarga e instalación

• Descarga de los binarios de NAMD 2.7 beta 2(sitio web de la UIUC)
• Notas de la versión

Datos de rendimiento

NAMD aumenta su rendimiento de forma drástica si se ejecuta en un cluster de GPUs Tesla, tal y como demuestran los siguientes resultados.

Datos cedidos por cortesía del grupo de biofísica computacional y teórica de la UIUC

Artículos técnicos

Existen una serie de artículos sobre la aceleración de NAMD y VMD en la GPU que pueden descargarse desde el sitio web de la UIUC.
Para obtener más información sobre la aceleración de aplicaciones de dinámica molecular con CUDA, visite la página de dinámica molecular de NVIDIA.

Presentaciones

• Publications and presentations on GPU acceleration in VMD and NAMD by Klaus Schluten’s Group
• Discussion of VMD and NAMD from SC09: Accelerating Molecular Modeling Applications with GPU Computing - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
• Discussion of VMD and NAMD 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

Foros de discusión

• Comunidades de GPU computing en GPUcomputing.net

• SC09 BLOG on NVIDIA nTersect: Studying the H1N1 Virus using NVIDIA GPUs
• SC08 Interview of James Phillips, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign

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.

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