El equipo de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC) ha estado habilitando la aceleración de CUDA en NAMD desde 2007. Han realizado experimentos de escalado en el clúster Lincoln basado en Tesla de NCSA y demostraron que 4 GPU Tesla pueden superar el rendimiento de un clúster de 16 CPU de núcleo cuádruple.
Descarga e instalación
Puede descargar la binaria de NAMD desde el sitio Web del Beckman Institute for Advanced Science and Technology. Las instrucciones de instalación están en la misma página.
Datos del análisis comparativo
NAMD se escala muy bien en un clúster de GPU Tesla como lo demuestran estos resultados.
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| Datos cortesía del Grupo de Biofísica Teórica y Computacional (UIUC, Theoretical and Computational Bio-physics Group) |
Documentos técnicos
Existen varios documentos sobre aceleración de la GPU en NAMD y VMD disponibles en el sitio Web de UIUC.
También puede consultar la página de dinámica molecular de NVIDIA para obtener más información sobre la aceleración de aplicaciones de dinámica molecular usando CUDA.
Presentaciones
- Análisis de VMD y NAMD de SC09: Aceleración de aplicaciones de modelado molecular con computación de GPU - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, Universidad de Illinois en Urbana Champaign
- Análisis de VMD y NAMD de la Conferencia sobre Tecnología de la GPU de 2009: Visualización acelerada de GPU y análisis en VMD - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, Universidad de Illinois en Urbana Champaign
- BLOG de SC09 en NVIDIA nTersect: Studying the H1N1 Virus using NVIDIA GPUs
- Entrevista a James Phillips de SC08, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, Universidad de Illinois en Urbana Champaign
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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