Chimica computazionale

Ci sono diversi progetti in corso per l'accelerazione dei codici di chimica quantistica usando GPU CUDA-compatibili, inclusi quelli sulle Gaussiane e sui GAMESS. Le tabelle qui sotto mostrano risultati rappresentativi, seguiti da collegamenti al software e da rapporti tecnici sull'accelerazione CUDA della chimica computazionale.

L'introduzione di NVIDIA Tesla Bio Workbench offre ai biofisici e agli esperti di chimica computazionale gli strumenti necessari per ampliare i confini della ricerca biochimica, ottimizzando il workflow scientifico e accelerando il ritmo delle scoperte. Altre informazioni.


Calcoli diretti di campi auto-consistenti (SCF) Ufimtsev e Martinez	Valutazione integrale a due elettroni Koji Yasuda

ISV/applicazione	Funzionalità supportate	Accelerazione prevista*	Stato dell’applicazione
GAMESS-US	Libqc con algoritmo di quadratura di Rys, valutazione degli integrali, costruzione di matrici di Fock a guscio chiuso.		In sviluppo
NWChem	Triplica la rapidità dei normali scheduler delle attività di CCSD(T), CCSD e EOMCCSD	3-8x prevista	In sviluppo
Q-CHEM	Varie funzionalità fra cui RI-MP2.		In sviluppo
TeraChem	“Soluzione completamente basata su GPU”.	44-650x	Rilasciata, versione 1.45
VASP	Schema di iterazione di Davidson	3x-6.5x	Rilasciata

* Accelerazione prevista su un sistema basato su CPU x64 quad-core. Accelerazioni indicate sulla base delle prove interne di NVIDIA o della documentazione fornita dal provider dell’applicazione.

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Scaricamento di software per la dinamica molecolare compatibili con CUDA

Rapporti tecnici sulle applicazioni di chimica computazionale eseguite su CUDA

Presentazioni

Sessioni della GPU Technology Conference

Discorso dell'ospite d'onore: Velocizzazione della ricerca scientifica , Hans Peter Pfister, Harvard University
Dinamica molecolare accelerata via GPU con AMBER, The Scripps Research Institute e San Diego Supercomputer Center
Accelerazione via GPU di visualizzazione e analisi in VMD, University of Illinois a Champaign-Urbana
Biofisica computazionale ed elettrostatica a lungo raggio su GPU, NVIDIA
Computing volontario per le GPU: petaflop gratuiti, UC Berkeley
Sfruttamento delle GPU per la formazione dei chirurghi e la pianificazione preoperativa, CSIRO
Solutori accelerati dalle GPU per ODE che descrivono equazioni delle membrane cardiache, UC San Diego
Ricostruzione del cervello: estrazione della circuitazione neurale con CUDA ed MPI, Harvard University
Visualizzazione su computer ispirata dalla biologia: un approccio a elevata produttività, MIT
Una simulazione su larga scala di QCD su reticolo con un cluster di GPU, National Taiwan University

Presentazioni della SC09

Panoramica del supporto di NVIDIA CUDA in AMBER – lezioni apprese, capacità implementate, Ross Walker, University of California San Diego, San Diego Supercomputing Center
Sfruttamento della velocità delle GPU per accelerare la simulazione di particelle LAMMPS, Paul Crozier, Sandia National Laboratory
Accelerazione delle applicazioni di modellazione molecolare con il GPU Computing, John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois a Urbana Champaign

Accelerazione mediante CUDA in verticali correlate

Vedere anche