AMBER on Tesla GPUs
Tanto explícitas solvente de partículas Mesh Ewald (PME) Dinámica Molecular como solvente implícita generalizada Born (GB) de simulaciones en el ámbar se han acelerado con GPUs habilitadas con CUDA. En combinación con una solución de cómputo Tesla GPU integrado en la arquitectura CUDA, que permite que más de 10 veces más veloz en comparación con una sola CPU quad-core.
Descarga e instalación
- Download AMBER 11 (supports CUDA GPUs)
- Supports on Generalized Born
- PME support coming soon
- Installation instructions are here
Datos del análisis comparativo
A continuación encontrará datos del análisis comparativo de las simulaciones de Generalized Born para dos tamaños de sistemas. AMBER 11 NVIDIA benchmark. Datos cortesía del Centro de Supercomputación de San Diego
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Presentaciones
- De SC09: Overview of NVIDIA CUDA Support in AMBER- Lessons Learned, Capabilities Gained – Ross Walker, The San Diego Supercomputer Center, from 2009 GPU Technology Conference Descripción general de la compatibilidad de NVIDIA CUDA en AMBER: lecciones aprendidas, capacidades obtenidas – Ross Walker, Centro de Supercomputación de San Diego, de la Conferencia sobre Tecnología de la GPU de 2009
- De la Conferencia sobre Tecnología de la GPU de 2009: Computational Biophysics and Long Range Electrostatics on GPUs – Scott Le Grand, NVIDIA Biofísica computacional y electrostática de largo alcance en GPU – Scott Le Grand, NVIDIA
Para saber más sobre la aceleración de aplicaciones de dinámica molecular usando CUDA, puede consultar la página de dinámica molecular.
Discussion Forums
Entrevistas / vídeos
- BLOG de SC09 en NVIDIA nTersect: El código de investigación de AMBER obtiene un aumento impresionante con NVIDIA CUDA
Soluciones de GPU
Se encuentra disponible como una solución de supercomputadora personal de escritorio que puede superar el rendimiento de un clúster de CPU de 32 nodos, o una solución de clúster que ofrece el rendimiento de una supercomputadora de gran escala convencional a un décimo del costo y un vigésimo del consumo de energía. Estas soluciones, incorporadas en la revolucionaria arquitectura CUDA, están diseñadas para acelerar el ritmo de la ciencia computacional.
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