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AMBER su GPU Tesla

AMBER sfrutta le GPU compatibili con CUDA per accelerare sia le simulazioni di dinamica molecolare a solutore esplicito Particle Mesh Ewald (PME), sia quelle a solutore implicito Generalized Born (GB). Abbinate con una soluzione di GPU Computing Tesla basata sull'architettura CUDA, queste permettono un'accelerazione dei risultati di circa 15 volte rispetto a una singola CPU quad-core.

GPU-Accelerate Your AMBER and NAMD Simulations Cut simulation time from days to hours with the Tesla™ Molecular Dynamics SimCluster. Preconfigured to accelerate AMBER or NAMD, all you need to do is load your models and start simulating. Test drive one today!

Download e installazione

• Download AMBER 11 (supporta le GPU CUDA)
• Simulazioni Generalized Born a solutore implicito
• Simulazioni PME a solutore implicito in NVE, NVT e NPT insiemi canonici
• Istruzioni di installazione

Dati di riferimento

The following charts show the acceleration and the scalability when running the explicit solvent PME and implicit solvent GB Benchmarks on a six-core CPU versus Tesla C2070 and Tesla M2090. I dettagli sono disponibili nella pagina benchmark di AMBER 11 NVIDIA, cortesemente offerti dal San Diego Supercomputing Center.

Documenti tecnici, news e presentazioni

• Nuove pubblicazioni sull'accelerazione via GPU di AMBER 11 sono in arrivo
• La nuova soluzione di punta Tesla M2090 stabilisce un record con le simulazioni di dinamica molecolare di AMBER
• Dall’edizione 2010 della GPU Technology Conference: “Riprogettazione della dinamica molecolare per le GPU e i cluster di GPU – Scott Le Grand, NVIDIA
• Dall’edizione 2010 della GPU Technology Conference: “Come integrare le GPU nei pacchetti mainstream di dinamica molecolare” – Ross Walker, The San Diego Supercomputer Center
• Overview of NVIDIA CUDA Support in AMBER- Lessons Learned, Capabilities Gained – Ross Walker, The San Diego Supercomputer Center, from 2009 GPU Technology Conference, SC09.
• Computational Biophysics and Long Range Electrostatics on GPUs – Scott Le Grand, NVIDIA, GTC 2009.

CUDA-Acceleration in Related Verticals

• Accelerating Molecular Dynamics applications using GPUs
• Accelerating Quantum Chemistry applications using GPUs

Forum di discussione

• Comunità di GPU Computing su GPUcomputing.net

Interviste/video

• GPU Technology Conference 2010, video del discorso introduttivo del CEO di NVIDIA, Jen-Hsun Huang
• BLOG dell'SC09 su NVIDIA nTersect: Il codice per la ricerca AMBER ottiene netti miglioramenti grazie a NVIDIA CUDA

Disponibile come soluzione desktop di personal supercomputing in grado di surclassare un cluster CPU da 32 nodi, o come soluzione cluster in grado di offrire le prestazioni di un supercomputer convenzionale su larga scala a 1/10 del costo e 1/20 dell'assorbimento energetico. Basate sulla rivoluzionaria architettura CUDA, queste soluzioni sono progettate per accelerare il ritmo della ricerca scientifica.

CONFIGURAZIONE HARDWARE CONSIGLIATA

Configurazione per workstation desktop	Configurazione per data center
GPUs 2-4 Tesla C2075 GPUs CPU and Main Memory 2.33 GHz Quad-Core x86 CPU 12 GB or more	GPUs per node 2 or more Tesla M2090 GPUs CPU and Main Memory 2.33 GHz Quad-Core x86 CPU per server 12 GB or more per server

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