Computerchemie

Derzeit laufen mehrere Projekte zur Codebeschleunigung in der Quantenchemie mithilfe von CUDA-fähigen Grafikprozessoren, unter anderem mit Gaussian und GAMESS. Die unten aufgeführten Grafiken enthalten repräsentative Ergebnisse, gefolgt von Links auf Software und Fachartikel zur Beschleunigung der Chemoinformatik mit CUDA.

Die neue NVIDIA Tesla Bio Workbench eröffnet Biophysikern und Chemoinformatikern völlig neue Möglichkeiten in der biochemischen Forschung. Wissenschaftliche Arbeitsabläufe werden optimiert und Forschungsergebnisse beschleunigt. Mehr Infos.

Direkte SCF-Berechnungen (Self-Consistent Field) Ufimtsev und Martinez	Auswertung von Zwei-Elektronenintegralen Koji Yasuda

Laden Sie den Anwendungskatalog für Life Sciences (auf Englisch) herunter, um mehr über Codes für die Computerchemie zu erfahren.

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Download von Molekulardynamik-Software für CUDA

• Wissenswertes über Grafikprozessorbeschleunigung in VMD
• NAMD 2.7 Beta 2 einschließlich CUDA-Beschleunigung
• HOOMD: Highly Optimized Object Oriented Molecular Dynamics
• Bibliothek OpenMM zur Beschleunigung der Molekulardynamik auf Grafikprozessoren
• GROMACS in Verbindung mit OpenMM
• AMBER für CUDA-Port
• LAMPPS für Grafikprozessor-Port
• TeraChem: der erste Softwarecode für die Quantenchemie, der von Grund auf für CUDA-Grafikprozessoren geschrieben wurde
• ACE-MD
• MDGPU
• GPUGrid.net
• BigDFT: elektronischer Strukturcode für die Dichtefunktionaltheorie (DFT) -- Abhandlung als PDF
• PC GAMESS für CUDA

• Todd Martinez' Arbeit über Quantenchemie auf Grafikprozessoren
• Q-Chem für CUDA
• Eine Implementierung der Smooth-Particle-Mesh-Ewald-(SPME-)Methode auf Hardware mit Grafikprozessoren
• Integrale Zwei-Elektronen-Bewertung auf dem Grafikprozessor
• Beschleunigung der FMO-Methode mit CUDA
• Veröffentlichungen zu NAMD und VMD
• Molekulardynamik auf einem Grafikprozessorgitter

• Schnellere Modellbearbeitung in der Materialwissenschaft mit beschleunigtem Quantum Espresso – Irish Centre for High-End Computing
• Eine domänenspezifische Sprache für die Quantenchemie für heterogene Cluster– Pacific Northwest National Labs
• Beschleunigung von VASP mit Grafikprozessoren– University of Chicago
• Umfangreiche First-Principle Pseudopotential-DFT-Berechnungen auf einem Grafikprozessor-Cluster– Chinesische Akademie der Wissenschaften
• Quantenchemie: Automatische Code-Erstellung und -Optimierung für Grafikprozessor-Kernels – Stanford

Weitere Präsentationen sind auf GTC On-Demand verfügbar.

• Überblick über die Unterstützung von NVIDIA CUDA in AMBER – gelernte Lektionen, neues Potenzial, Ross Walker, University of California San Diego, San Diego Supercomputing Center
• Die Nutzbarmachung der Geschwindigkeit von Grafikprozessoren zur Beschleunigung von Partikelsimulationen mit LAMMPS, Paul Crozier, Sandia National Laboratory
• Beschleunigung von Anwendungen zur Molekülmodellierung durch Grafikprozessorberechnungen, John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign

• Molekulardynamik
• Beschleunigung von MATLAB
• Bioinformatik und Lebenswissenschaften

• Weitere vertikale Lösungen mit Tesla
• Tools und Bibliotheken für die Entwicklung von CUDA-Software