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NAMD su GPU Tesla
Il team della University of Illinois a Urbana-Champaign (UIUC) sta lavorando all'abilitazione dell'accelerazione via CUDA della soluzione NAMD sin dal 2007. Questi ricercatori hanno eseguito prove di scalabilità sul cluster NCSA Lincoln basato su Tesla e hanno così dimostrato che 4 GPU Tesla sono in grado di surclassare un cluster con 16 CPU quad-core.
Download e installazione
- Scaricare i binari di NAMD 2.7 beta 2(sito Web di UIUC)
- Note sulla release
Dati di riferimento
NAMD è perfettamente scalabile su un cluster di GPU Tesla come dimostrato da questi risultati.
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| I dati sono cortesemente offerti dal Theoretical and Computational Bio-physics Group, UIUC |
Documenti tecnici
Nel sito Web dell'UIUC sono disponibili diversi documenti sull'accelerazione via GPU nelle applicazioni NAMD e VMD.
Per saperne di più, è inoltre possibile fare riferimento alla pagina di dinamica molecolare di NVIDIA per scoprire tutto sull'accelerazione delle applicazioni di dinamica molecolare con CUDA.
Presentazioni
- Publications and presentations on GPU acceleration in VMD and NAMD by Klaus Schluten’s Group
- Discussion of VMD and NAMD from SC09: Accelerating Molecular Modeling Applications with GPU Computing - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
- Discussion of VMD and NAMD from 2009 GPU Technology Conference: GPU Accelerated Visualization and Analysis in VMD - John Stone, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
Forum di discussione
Interviste/video- SC09 BLOG on NVIDIA nTersect: Studying the H1N1 Virus using NVIDIA GPUs
- SC08 Interview of James Phillips, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign
Soluzioni GPU
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.
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