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Nuove applicazioni di GPU Computing accelerano la ricerca di farmaci più efficaci e materiali di qualità superiori

 
 

LAMMPS, GROMACS, GAMESS e QMCPACK si uniscono al gruppo delle applicazioni scientifiche di spicco accelerate da soluzioni basate su più GPU

Product PR
Luciano Ballerano
PR Manager Italia
NVIDIA
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nvidia@previewitalia.com
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SANTA CLARA, California – 10 novembre 2011 – NVIDIA ha annunciato che le quattro applicazioni principali per la scienza dei materiali e la modellazione biomolecolare – LAMMPS, GROMACS, GAMESS e QMCPACK – hanno integrato il supporto delle soluzioni di accelerazione basate su più GPU, che consentono di ridurre i tempi di simulazione da giorni a poche ore.

Di conseguenza, gli scienziati possono studiare modelli molecolari di dimensioni maggiori per periodi di tempo più lunghi e con una precisione superiore, con ricadute interessanti sulla comprensione del potenziale impatto dei farmaci e sull'efficacia dei nuovi materiali. Gli sviluppatori di farmaci, inoltre, possono ridurre i tempi di scoperta e i costi di sviluppo.

Le quattro applicazioni di modellazione scientifica entrano a far parte di un elenco di software in costante crescita – che comprende, tra gli altri programmi, AMBER, NAMD e TeraChem – che permettono a ricercatori universitari, pubblici e privati di far avanzare la ricerca sfruttando la potenza delle GPU.

“L'ampio accesso a strutture di GPU Supercomputing di costo contenuto e di estrema efficienza energetica può rivoluzionare la ricerca scientifica”, ha dichiarato Sumit Gupta, Manager della divisione Tesla di NVIDIA. “I vantaggi offerti da questa soluzione di calcolo alla scienza sono significativi. Ora, ad esempio, i ricercatori possono studiare con maggiore precisione e rapidità il comportamento biologico delle proteine e le interazioni dei prototipi di farmaci prima di eseguire i lunghi e costosi studi su animali e i trial sui pazienti.”

Le quattro applicazioni citate sono ampiamente utilizzate da scienziati impegnati nella trasformazione della modellazione in una serie di aree chiave:

  • GAMESS è un'applicazione di chimica quantistica importante nella progettazione di nuovi farmaci e materiali. Si avvale di metodi computazionali per riprodurre la struttura elettronica e le proprietà delle molecole.
  • GROMACS permette la simulazione delle interazioni biomolecolari tra proteine e prototipi di farmaci. Può essere usato per studiare la ricombinazione proteica e i suoi errori, possibilità importante per capire certe malattie quali il morbo di Alzheimer, quello di Huntington e alcune forme di tumore.
  • LAMMPS viene usato per modellare a scala atomica, materiali morbidi (biomolecole, polimeri) o a stato solido (metalli, semiconduttori).
  • QMCPACK simula le proprietà dei materiali con eccellenti doti di scalabilità e precisione grazie all'uso di una simulazione Monte Carlo quantistica.

Dichiarazioni
“Il nostro obiettivo è un codice efficiente e altamente scalabile e non ci arrestiamo di fronte a nulla per ottenerlo. La tecnologia di elaborazione in parallelo su GPU sembra essere la strada più promettente per arrivare al traguardo che ci siamo posti. Data la nostra associazione con un laboratorio DOE, l'efficienza energetica è di pari importanza. Ma questo è un altro dei vantaggi offerti dall'accelerazione della chimica quantistica per mezzo delle GPU.”
--Mark Gordon, professore emerito del dipartimento di chimica della Iowa State University, direttore dell'Applied Mathematical Sciences Program dell'AMES Laboratory, responsabile di progetto per il GAMESS

“Siamo convinti che GROMACS 4.6 supportato da GPU possa aumentare di 2-3 volte le prestazioni della simulazione. Simulazioni più rapide permettono ai ricercatori di ottenere una migliore comprensione del comportamento biologico dei prototipi di farmaci e dei recettori proteici affetti dalle malattie.”
--Erik Lindahl, professore di biofisica teorica e computazionale del KTH Royal Institute, nonché professore di biologia strutturale computazionale presso l'AlbaNova University Center dell'università di Stoccolma

“Con i carichi di lavoro più ingenti, abbiamo riscontrato un accelerazione di QMCPACK che arriva sino a tre volte (nodo su nodo) per i nodi a GPU singola rispetto ai nodi con CPU dual-socket. Inoltre siamo in grado di scalare queste prestazioni su centinaia di GPU. Questo ci ha permesso di fare indagini sulle proprietà dei materiali con una scala e un livello di precisione senza precedenti.”
-- Jeongnim Kim, Scienziato ricercatore all'Oak Ridge National Laboratory. 

“Gli esperti di dinamica molecolare sono ostacolati da arcinote limitazioni di durata: non possono creare simulazioni di durata sufficiente a modellare molti dei fenomeni di maggiore interesse”, ha dichiarato uno degli sviluppatori originari di LAMMPS. “La durata delle simulazioni può però essere notevolmente estesa usando cluster di GPU su grande scala.”
--Steve Plimpton, membro di spicco del personale tecnico dei Sandia National Laboratories

“La disponibilità locale di numerosi nodi di GPU di estrema efficienza computazionale ci ha permesso di creare un nuovo approccio allo sviluppo farmacologico, in grado di raccogliere preziose intuizioni sui meccanismi che regolano le malattie.” Grazie alle GPU, siamo stati in grado di eseguire un numero molto maggiore di simulazioni riducendo il gruppo di ipotesi su cui sono fondate. Questo ci ha permesso di realizzare modelli più realistici.”
--Dr. Michael Kuiper, esperto in discipline computazionali della Victorian Partnership for Advanced Computing

Per ulteriori informazioni sulle GPU NVIDIA Tesla, visitare questo indirizzo. Per ulteriori informazioni sull'architettura NVIDIA CUDA® visitare questo indirizzo.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha mostrato al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata con l’invenzione della GPU, avvenuta nel 1999. Oggi i suoi processori sono la base fondante di una vasta gamma di prodotti, che spaziano dagli smartphone ai supercomputer. I processori mobile di NVIDIA vengono usati nei telefonini, nei tablet e nei sistemi di infotainment per automobili. I giocatori su PC si affidano alle GPU per accedere a mondi virtuali di grande spettacolarità e immersività. I professionisti li usano per creare effetti visivi per i film e per la progettazione di qualsiasi cosa, dai campi da golf sino ai Jumbo Jet. Infine, i ricercatori utilizzano le GPU per espandere le frontiere della scienza grazie a soluzioni di high performance computing. La società è proprietaria di oltre 2.100 brevetti internazionali, fra cui quelli di idee essenziali per il computing moderno. Per ulteriori informazioni, vedere www.nvidia.it.

Alcune affermazioni riportate nel presente comunicato stampa ivi incluse, in via esemplificativa, affermazioni relative ai vantaggi, all'impatto e alle prestazioni delle tecnologie GPU su certe applicazioni scientifiche, nonché l'impatto positivo dei brevetti della società sul computing moderno, sono affermazioni soggette a rischi ed incertezze che possono avere esiti effettivi materialmente differenti dalle aspettative. Importanti fattori che possono causare esiti molto diversi da quelli attesi sono: condizioni economiche globali; ricorso a terze parti per la produzione, l’assemblaggio, l'imballaggio e il testing dei prodotti; impatto dello sviluppo o della concorrenza a livello tecnologico; sviluppo di tecnologie più veloci o efficienti; difetti di progettazione, produzione o software; variazioni delle preferenze e richieste dei consumatori; cambiamenti di standard e interfacce del settore; riduzione imprevista delle prestazioni dei nostri prodotti o delle nostre tecnologie quando vengono integrati nei sistemi, nonché altri fattori di volta in volta trattati nei rapporti che NVIDIA inoltra all'ente Securities and Exchange Commission (SEC), ivi compreso il relativo modulo 10-Q per il periodo fiscale terminato il 31 luglio 2011. Copie dei documenti e delle relazioni depositati presso la SEC sono disponibili presso il sito Web di NVIDIA a titolo assolutamente gratuito. Queste previsioni sono soggette a rischi e incertezze e quindi non costituiscono alcuna garanzia di future prestazioni e rendimenti e sono valide soltanto alla data in cui sono state formulate. Inoltre, fatte salve le limitazioni previste dalla legge, NVIDIA disconosce qualsiasi obbligo ad aggiornare tali previsioni in modo da riflettere eventi o circostanze future.

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