VMD en las GPUs Tesla

VMD es un programa de visualización de modelos moleculares que permite ver, animar y analizar sistemas biomoleculares de gran tamaño utilizando gráficos 3-D y los scripts incorporados. Muchos kernels y aplicaciones de VMD ahora aprovechan la enorme capacidad de procesamiento de la arquitectura CUDA contenida en las GPUs NVIDIA. Estas aplicaciones se ejecutan entre 20 y 100 veces más rápido en una GPU NVIDIA CUDA que en la CPU y sus características se explican a continuación.

Download e installazione

• Los archivos binarios del software VMD preparado para CUDA pueden descargarse en las páginas web del Instituto Beckman de Ciencia y Tecnología Avanzada.

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

En la página de dinámica molecular del área de soluciones verticales der NVIDIA encontrará diferentes índices de rendimiento de VMD cuando se ejecuta en las GPUs.

Presentaciones

• Existen diferentes publicaciones y presentaciones sobre la aceleración de VMD y NAMD en la GPU que pueden descargarse a través de 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
• Para obtener más información sobre la aceleración de dinámica molecular con CUDA, visite la página de dinámica molecular.

Entrevistas / Vídeos

• De la SC09: John Stone, de la Universidad de Illinois, habla sobre la forma de acelerar la ejecución de VMD 412X en la GPU
• SC09 BLOG auf NVIDIA nTersect: Studying the H1N1 Virus using NVIDIA GPUs

Foros de discusión

• Comunidades de GPU computing en GPUcomputing.net

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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