Dinamica molecolare
Le applicazioni di dinamica molecolare sono estremamente adatte all'uso dell'architettura massivamente parallela delle GPU NVIDIA. Nelle tabelle che seguono vengono evidenziati i risultati ottenuti dal VMD e anche dai pacchetti software di dinamica molecolare quali NAMD e HOOMD.
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.
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Simulazioni Generalized Born in AMBER San Diego Supercomputing Center |
Scalabilità di NAMD su un cluster GPU Theoretical and Computational Bio-physics Group, UIUC |
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Scaricamento di software per la dinamica molecolare compatibili con CUDA
- Altre informazioni sull'accelerazione via GPU di VMD
- NAMD 2.7 Beta 2 include l'accelerazione CUDA
- HOOMD: Highly Optimized Object Oriented Molecular Dynamics (dinamica molecolare orientata agli oggetti altamente ottimizzata)
- MDGPU
- Porting di LAMMPS su GPU
- GPUGrid.net
- Libreria OpenMM per l'accelerazione della dinamica molecolare sulle GPU
- GROMACS con OpenMM
- Pacchetto di dinamica biomolecolare ACEMD
- Porting di AMBER su CUDA
- BigDFT: codice di struttura elettronica di DFT (teoria funzionale della densità) – documento in PDF
- TeraChem: primo codice di chimica quantistica programmato dalle fondamenta per le GPU CUDA
Rapporti tecnici sulle applicazioni di dinamica molecolare eseguite su CUDA
- Esercitazione CUDA alla manifestazione Supercomputing ’08 per NAMD e VMD
- Pubblicazioni relative a NAMD e VMD
- Un'implementazione del metodo Particle-Mesh Ewald (PME) su hardware GPU
- Accelerazione della simulazione di dinamica molecolare AMBER su GPU
- Pubblicazioni relative a HOOMD
- Microscopio a fluorescenza
- Utilizzo della potenza grafica per le simulazioni di dinamica molecolare (MD)
- Folding @ home (con esecuzione di GROMACS)
- MD dei liquidi con Ascalaph
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
