Молекулярное моделирование на графических процессорах

редактировать
Моделирование ионной жидкости на графическом процессоре ( Abalone )

Молекулярное моделирование на GPU - это метод использования графического процессора (GPU) для молекулярного моделирования.

В 2007 году NVIDIA представила видеокарты, которые можно было использовать не только для отображения графики, но и для научных расчетов. Эти карты включают в себя множество арифметических устройств (по состоянию на 2016 год до 3584 в Tesla P100), работающих параллельно. Задолго до этого события вычислительная мощность видеокарт использовалась исключительно для ускорения графических вычислений. Новым было то, что NVIDIA позволила разрабатывать параллельные программы в высокоуровневом интерфейсе прикладного программирования (API) под названием CUDA. Эта технология существенно упростила программирование, позволив писать программы на C / C ++. Совсем недавно OpenCL позволяет кроссплатформенное ускорение графического процессора.

Расчеты квантовой химии и моделирование молекулярной механики ( молекулярное моделирование в терминах классической механики ) являются одними из полезных применений этой технологии. Видеокарты могут ускорять вычисления в десятки раз, поэтому ПК с такой картой имеет мощность, аналогичную кластеру рабочих станций на базе обычных процессоров.

СОДЕРЖАНИЕ
  • 1 программное обеспечение для молекулярного моделирования с ускорением на графическом процессоре
    • 1.1 Программы
    • 1.2 API
    • 1.3 Проекты распределенных вычислений
  • 2 См. Также
  • 3 ссылки
  • 4 Внешние ссылки
Программное обеспечение для молекулярного моделирования с ускорением на GPU

Программ

API

  • BrianQC - имеет открытый API уровня C для моделирования квантовой химии на графических процессорах, предоставляет версию Q-Chem и PSI с ускорением на графическом процессоре.
  • OpenMM - API для ускорения молекулярной динамики на графических процессорах, v1.0 предоставляет версию GROMACS с ускорением на графическом процессоре.
  • mdcore - независимая от платформы библиотека с открытым исходным кодом для моделирования молекулярной динамики на современных параллельных архитектурах с общей памятью.

Распределенные вычислительные проекты

  • Распределенная суперкомпьютерная инфраструктура GPUGRID
  • Проект распределенных вычислений Folding @ home
Смотрите также
использованная литература
внешние ссылки
Последняя правка сделана 2023-04-21 03:37:19
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте