Modelowanie molekularne na GPU

Symulacja cieczy jonowej na GPU ( Abalone )

Modelowanie molekularne na GPU to technika wykorzystująca procesor graficzny (GPU) do symulacji molekularnych .

W 2007 roku NVIDIA wprowadziła na rynek karty graficzne, których można było używać nie tylko do wyświetlania grafiki, ale także do obliczeń naukowych. Karty te zawierają wiele jednostek arytmetycznych (od 2016 r. Do 3584 w Tesli P100) pracujących równolegle. Na długo przed tym wydarzeniem moc obliczeniowa kart graficznych była wykorzystywana wyłącznie do przyspieszania obliczeń graficznych. Nowością było to, że NVIDIA umożliwiła tworzenie programów równoległych w interfejsie programowania aplikacji wysokiego poziomu (API) o nazwie CUDA . Technologia ta znacznie uprościła programowanie, umożliwiając pisanie programów w języku C / C++ . Niedawno OpenCL umożliwia międzyplatformową akcelerację GPU.

chemii kwantowej i symulacje mechaniki molekularnej ( modelowanie molekularne w aspekcie mechaniki klasycznej ) należą do korzystnych zastosowań tej technologii. Karty graficzne potrafią przyspieszyć obliczenia dziesiątki razy, więc komputer PC z taką kartą ma moc zbliżoną do klastra stacji roboczych opartych na wspólnych procesorach.

Oprogramowanie do modelowania molekularnego z akceleracją GPU

programy

API

  • BrianQC – ma otwarty interfejs API na poziomie C do symulacji chemii kwantowej na GPU, zapewnia akcelerowaną przez GPU wersję Q-Chem i PSI
  • OpenMM – API do przyspieszania dynamiki molekularnej na GPU, v1.0 zapewnia akcelerowaną przez GPU wersję GROMACS
  • mdcore – niezależna od platformy biblioteka typu open source do symulacji dynamiki molekularnej w nowoczesnych architekturach równoległych z pamięcią współdzieloną .

Projekty obliczeń rozproszonych

Zobacz też

Linki zewnętrzne