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NVIDIA-GPUs beschleunigen weitere wissenschaftliche Applikationen

 
 

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Santa Clara, Kalifornien, 10. November 2011– Die in den Bereichen Materialwissenschaft und Molekulardynamik führenden Applikationen LAMMPS, GROMACS, GAMESS und QMCPACK unterstützen ab sofort Multi-GPU-Beschleunigung. Die für Simulationen benötigten Zeiten reduzieren sich damit von Tagen auf Stunden.

Komplexe Simulationen, die bislang Supercomputing-Ressourcen erforderten, können mit der neuen Multi-GPU-Unterstützung jetzt auf Workstations betrieben werden. Wissenschaftliche Arbeitsabläufe werden damit optimiert und Forschungsergebnisse schneller realisierbar.

Wissenschaftler können auf Basis der GPU-Beschleunigung größere Molekularmodelle über einen längeren Zeitraum mit höherer Exaktheit untersuchen. Damit wird es zum Beispiel möglich, die potenzielle Wirksamkeit neuer Medikamente oder Eigenschaften neuer Materialien schneller zu analysieren. Auch die Entwicklungskosten werden dadurch geringer.

Die vier Applikationen LAMMPS, GROMACS, GAMESS und QMCPACK ergänzen eine Reihe von Anwendungen wie AMBER, NAMD und TeraChem, die bereits von vielen Forschern und Wissenschaftlern GPU-beschleunigt genutzt werden.

Verwendet werden die vier Applikationen von Wissenschaftlern zum Beispiel in folgenden Bereichen:

  • GAMESS ist ein Softwarepaket, das in der Quantenchemie zum Einsatz kommt, etwa bei der Entwicklung neuer Medikamente oder Materialien. Die Software ermöglicht die Berechnung von Elektronenstrukturen und Eigenschaften von Molekülen.
  • GROMACS ermöglicht die Simulation und Berechnung molekulardynamischer Prozesse. Es kann zur Untersuchung der Proteinfaltung und -fehlfaltung genutzt werden, so beispielsweise bei der Erforschung von Krankheiten wie Alzheimer, Huntington oder einigen Krebsarten.
  • LAMMPS wird für die Modellierung von Biomolekülen und Polymeren oder auch von Metallen und Halbleitern verwendet.
  • QMCPACK simuliert die Eigenschaften von Materialien mit hoher Genauigkeit und exzellenter Skalierbarkeit auf Basis der Continuum-Quantum-Monte-Carlo-Methode.

Quotes

  • “We like to push the envelope as far as we can toward highly scalable efficient code. GPU technology is the most promising way to achieve this goal. Given our association with a DOE laboratory, energy efficiency is equally important, which is another benefit of accelerating quantum chemistry using GPUs.”
    --Mark Gordon, distinguished professor at Iowa State University’s Chemistry Department, director of the Applied Mathematical Sciences Program at AMES Laboratory, project lead for GAMESS

  • “GROMACS 4.6 supported by GPUs is expected to accelerate simulation performance 2-3 times faster than previously possible. The greater simulation speed enables research scientists to have deeper insights into the biological behavior of drug candidate and protein receptors involved in diseases.”
    --Erik Lindahl, professor of Theoretical & Computational Biophysics, KTH Royal Institute, and technology professor of Computational Structural Biology, at Stockholm University’s AlbaNova University Center

  • “For major workloads using QMCPACK, we’re seeing a 3x node-to-node speedup for single-GPU nodes over dual-socket CPU nodes. We’re also seeing excellent scaling of this performance for hundreds of GPUs. This allows us to investigate material properties at an unprecedented scale and level of accuracy.”
    -- Jeongnim Kim, R&D scientist at Oak Ridge National Laboratory. 

  • “Molecular dynamics practitioners are handicapped by well-known timescale limitations: they can’t simulate long enough to model many phenomena of interest,” said one of the original LAMMPS developers. “Simulation timescales can be extended dramatically by use of large-scale clusters of GPUs.”
    --Steve Plimpton, distinguished member of technical staff at Sandia National Laboratories

  • “The Availability of many computationally efficient GPU nodes locally has allowed us to approach drug design in a new way, giving fresh insights into disease mechanisms.” With GPUs, we’ve been able to run many more simulations with fewer assumptions, creating more realistic models.”
    --Dr. Michael Kuiper, computational scientist at Victorian Partnership for Advanced Computing

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) hat mit der Einführung der Graphics Processing Unit (GPU) im Jahr 1999 einen Meilenstein in der Computergrafik gesetzt. Heute basiert eine Vielzahl von Produkten auf NVIDIA-Prozessoren: von Smartphones bis zu Supercomputern. Die Mobilprozessoren von NVIDIA werden in Mobiltelefonen, Tablets und in Infotainmentsystemen im Automobilbereich eingesetzt. PC-Gamer schwören auf NVIDIA-GPUs, die für spektakuläre Spielewelten sorgen. Professionelle Anwender nutzen sie in der Filmindustrie für die Realisierung visueller Effekte. Und Forscher setzen auf High-Performance-Computer mit NVIDIA-GPUs, um in der Wissenschaft neue Dimensionen zu erschließen. NVIDIA hält mehr als 2.100 Patente weltweit. Weitere Informationen unter www.nvidia.de.



 
 
 
 
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