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AMBER auf Tesla-Grafikprozessoren

Sowohl die Particle Mesh Ewald (PME) Molekulardynamik expliziter Lösungsmittel als auch die Generalized Born (GB) Simulationen impliziter Lösungsmittel in AMBER wurden mit CUDA-fähigen Grafikprozessoren beschleunigt. Der Einsatz einer auf der CUDA-Architektur basierenden Computing-Lösung mit Tesla-Grafikprozessoren ermöglicht eine mehr als 10-fache Beschleunigung gegenüber einer einzelnen Quad-Core-CPU.

GPU-Accelerate Your AMBER and NAMD Simulations Cut simulation time from days to hours with the Tesla™ Molecular Dynamics SimCluster. Preconfigured to accelerate AMBER or NAMD, all you need to do is load your models and start simulating. Test drive one today!

Download und Installation

• AMBER 11 herunterladen (unterstützt CUDA-Grafikprozessoren)
• Simulationen der impliziten Solvatisierung nach der Generalized-Born-Methode
• Simulationen der expliziten Solvatisierung in den kanonischen Ensembles NVE, NVT und NPT
• Installationsanweisungen.

Benchmarkdaten

The following charts show the acceleration and the scalability when running the explicit solvent PME and implicit solvent GB Benchmarks on a six-core CPU versus Tesla C2070 and Tesla M2090.

Nähere Details finden Sie auf der AMBER 11 NVIDIA Benchmark-Seite. Mit freundlicher Genehmigung desSan Diego Supercomputing Center.

Technische Veröffentlichungen, News und Präsentationen

• Neue Publikationen zur Grafikprozessorbeschleunigung in AMBER 11 werden demnächst hier nachgetragen
• NVIDIAs neue Flaggschiff-CPU Tesla M2090 stellt Rekord für Molekulardynamik-Simulationen mit AMBER auf
• Von der GPU Technology Conference 2010: „Neuentwicklung von Molekulardynamik-Berechnungen für Grafikprozessoren und Grafikprozessor-Cluster“ – Scott Le Grand, NVIDIA
• Von der GPU Technology Conference 2010: „Nutzung von Grafikprozessoren für allgemeine Molekulardynamik-Pakete“ – Ross Walker, The San Diego Supercomputer Center
• Overview of NVIDIA CUDA Support in AMBER- Lessons Learned, Capabilities Gained – Ross Walker, The San Diego Supercomputer Center, from 2009 GPU Technology Conference, SC09.
• Computational Biophysics and Long Range Electrostatics on GPUs – Scott Le Grand, NVIDIA, GTC 2009.

CUDA-Acceleration in Related Verticals

• Accelerating Molecular Dynamics applications using GPUs
• Accelerating Quantum Chemistry applications using GPUs

Diskussionsforen

• GPU-Computing Communities auf GPUcomputing.net

Interviews / Videos

• GPU Technology Conference 2010: Video der Keynote-Ansprache von Jen-Hsun Huang, CEO bei NVIDIA
• SC09 BLOG on NVIDIA nTersect: AMBER Research Code Gets Impressive Gains with NVIDIA CUDA

Grafikprozessorlösungen gibt es in Form von Lösungen für Supercomputing-Desktop-PCs, die in ihrer Leistung einen aus 32 Knoten bestehenden CPU-Cluster übertreffen können, oder in Form von Cluster-Lösungen, die die Leistung eines herkömmlichen großen Supercomputers erbringen können, allerdings zu 1/10 der Kosten und mit 1/20 des Stromverbrauchs. Die Lösungen basieren auf der revolutionären CUDA-Architektur und erschließen der Computational Science (rechnergestützten Naturwissenschaft) neue Dimensionen der Verarbeitungsgeschwindigkeit.

EMPFOHLENE HARDWARE-KONFIGURATION

Desktop Workstation-Konfiguration	Rechenzentrum-Konfiguration
GPUs 2-4 Tesla C2075 GPUs CPU and Main Memory 2.33 GHz Quad-Core x86 CPU 12 GB or more	GPUs per node 2 or more Tesla M2090 GPUs CPU and Main Memory 2.33 GHz Quad-Core x86 CPU per server 12 GB or more per server

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