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NAMD auf Tesla-Grafikprozessoren
Das Team der University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) in den USA arbeitet an der CUDA-Beschleunigung für NAMD, und zwar bereits seit 2007. Im Rahmen dieser Arbeiten führte es Skalierungsexperimente auf einem NCSA Tesla-basierten Lincoln-Cluster durch und wies nach, dass 4 Tesla-Grafikprozessoren in ihrer Leistung 16 Quad-Core-CPUs übertreffen können.
Download und Installation
- Download von NAMD 2.7 beta 2 Binaries (UIUC Webseite)
- Versionshinweise
Benchmarkdaten
NAMD lässt sich auf einem Cluster von Tesla-Grafikprozessoren sehr gut skalieren, wie die folgenden Ergebnisse zeigen.
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| Daten mit freundlicher Genehmigung der Theoretical and Computational Bio-physics Group, UIUC (University of Illinois at Urbana-Champaign) |
Technische Artikel
Auf der UIUC-Website stehen mehrere Artikel zur Beschleunigung von NAMD und VMD mithilfe von Grafikprozessoren zur Verfügung.
Weitere Informationen über die Beschleunigung von MD-Anwendungen (molekulardynamischen Anwendungen) mithilfe von CUDA finden Sie auf der NVIDIA-Seite zur Molekulardynamik.
Präsentationen
- Publications and presentations on GPU acceleration in VMD and NAMD by Klaus Schluten’s Group
- Discussion of VMD and NAMD from SC09: Accelerating Molecular Modeling Applications with GPU Computing - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
- Discussion of VMD and NAMD 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
Diskussionsforen
Interviews / Videos- SC09 BLOG on NVIDIA nTersect: Studying the H1N1 Virus using NVIDIA GPUs
- SC08 Interview of James Phillips, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
Grafikprozessorlösungen
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.
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LÖSUNGEN FÜR RECHENZENTREN COMPUTING-CLUSTER MIT TESLA-GRAFIKPROZESSOREN Für umfangreiche Rechnerinstallationen
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