Новости IT-рынка 11 ноября 2011 года
Теперь ученые могут изучать более крупные молекулярные модели с большей точностью, лучше определяя потенциальное влияние лекарств и эффективность новых материалов. Создатели лекарств также получают преимущество благодаря сокращению времени и расходов на получение новых препаратов.
Четыре приложения моделирования присоединились к другим известным программам, среди которых AMBER, NAMD и TeraChem, и позволяют университетам, государствам и исследователям задействовать в своей работе мощь графических процессоров.
«Широкий доступ к недорогим и экономичным суперкомпьютерам на базе GPU позволяет ускорить ход научных исследований», - сказал Сумит Гупта (Sumit Gupta), директор NVIDIA по продуктам Tesla. «Польза от такой вычислительной мощи для науки очевидна, так как ученые могут теперь быстрее и точнее симулировать биологическое взаимодействие протеина и лекарства еще до начала затратных по времени и деньгам опытах на животных».
Все четыре приложения широко используются учеными на суперкомпьютерах для улучшения моделирования в различных областях:
- GAMESS – это приложение для квантовой химии, позволяющее моделировать новые препараты и материалы. В нем используются вычислительные методы для определения электронной структуры и свойств молекул.
- GROMACS позволяет проводить симуляции биомолекулярных взаимодействий между белками и потенциальными лекарствами. Его можно использовать для изучения сворачивания и разворачивания белков, что помогает понять природу таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, болезнь Хантинтона и некоторые формы рака.
- LAMMPS используется для моделирования на атомарном уровне мягких (биомолекулы, полимеры) и твердых (металлы, полупроводники) материалов.
- QMCPACK симулирует свойства материалов, обеспечивая высокую точность и превосходную масштабируемость с помощью квантового метода Монте-Карло.
Цитаты
«Мы хотим выйти за границы возможного, используя эффективный код с хорошей масштабируемостью. Технология GPU – это самый перспективный путь к достижению этой цели. Сотрудничая с лабораторией DOE, мы находим экономию энергии не менее важной, что является еще одним преимуществом от ускорения квантовой химии с помощью GPU».
--Марк Гордон (Mark Gordon), профессор факультета химии Университета штата Айова, директор программы прикладных математических наук в Лаборатории AMES, руководитель проекта GAMESS
«GROMACS 4.6 благодаря GPU должен ускорить симуляцию в 2-3 раза. Более высокая скорость симуляции позволяет ученым лучше понять биологическое поведение потенциальных лекарств и белков, пораженных болезнью».
--Эрик Линдал (Erik Lindahl), профессор теоретической и вычислительной биофизики при Шведском Королевском Институте Технологий и профессор вычислительной структурной биологии при Центре AlbaNova Стокгольмского Университета
«В нашей основной работе с приложением QMCPACK мы получили трехкратное ускорение для узлов с одним GPU по сравнению с системами на базе двух CPU. Производительность также прекрасно масштабируется при использовании сотен GPU. Это позволяет нам исследовать свойства материалов в большом масштабе с огромной точностью». -- Джонгним Ким (Jeongnim Kim), научный работник из Окриджской Национальной Лаборатории.
«Ученые, занимающиеся молекулярной динамикой, сильно ограничены сроками: они не могут бесконечно проводить симуляции для моделирования многих интересующих явлений», - заявил один из разработчиков LAMMPS. «Объем симуляций можно значительно увеличить благодаря масштабным кластерам из GPU».
--Стив Плимптон (Steve Plimpton), работник Национальных Лабораторий в Сандиа
«Наличие у нас систем на базе GPU, эффективных с точки зрения вычислений, позволяет по-новому моделировать лекарства и по-новому взглянуть на механизмы болезней. С помощью GPU мы теперь можем проводить намного больше симуляций с меньшими допущениями и создавать более реалистичные модели».
--Др. Майкл Кьюпер (Michael Kuiper), специалист по вычислениям в Victorian Partnership for Advanced Computing
Ученые в области биомолекулярного моделирования и материаловедения, заинтересованные в получении испытательной версии новых приложений, должны зарегистрироваться в программе NVIDIA® Tesla™ MD SimCluster. Данное интегрированное кластерное решение полностью оптимизировано для симуляции крупномасштабных моделей высокой точности при значительно меньшем времени симуляции.
Подробнее о графических процессорах NVIDIA Tesla смотрите здесь. Подробнее об архитектуре NVIDIA CUDA® смотрите здесь.
Исследователи из Института Технологии Производства при Китайской Академии Наук (CAS-IPE) используют симуляции молекулярной динамики в качестве «вычислительного микроскопа», чтобы заглянуть в атомную структуру вируса H1N11. С помощью суперкомпьютера на базе GPU Mole-8.5, в котором установлено свыше 2200 графических процессоров NVIDIA Tesla, исследователи смогли симулировать законченную структуру вируса гриппа H1N1 и проверить теоретическое и экспериментальное представление о нем.
«Суперкомпьютер Mole-8.5 позволяет нам проводить научные исследования, которые раньше были невозможны», - отмечает доктор Уинг Рен (Ying Ren), помощник профессора в CAS-IPE. «Это исследование является важным шагом в разработке более эффективных способов управления эпидемией и создания противовирусных лекарств».
Изучать бактерии и вирусы в лабораторных экспериментах сложно, потому что реакции часто проходят мгновенно и их сложно зафиксировать. Компьютерные симуляции таких систем еще недавно были недоступны для суперкомпьютеров из-за сложности симулирования миллиардов частиц с правильными условиями среды. Исследователи из CAS-IPE совершили прорыв в симуляции, разработав приложение для симуляции молекулярной динамики, которое использует ускорение графических процессоров2. Приложение было запущено на суперкомпьютере Mole-8.5, состоящим из 288 серверов. Система способна симулировать 770 пикосекунд в день с шагом времени интегрирования в 1 фемтосекунду для 300 миллионов атомов или радикалов1.
В Китае проводится широкий спектр и других научных исследований, где применяются высокопроизводительные вычислительные системы на базе GPU, например:
- Симуляция турбулентного потока – такая симуляция является ключевой в изучении многих явлений – от формирования ураганов до смешивания химических веществ. Эта работа была выполнена исследователями из Пекинского Университета с помощью суперкомпьютера Tianhe-1A, установленного в Супервычислительном Центре Тяньцзиня.
- Моделирование погоды – Исследователи из Национального Университета Технологии Безопасности симулировали физическую модель длинноволнового излучения, названную RRTM_LW, из модели прогнозирования погоды WRF на системе Tianhe-1A. На GPU скорость симулирования возросла вдвое, что позволяет прогнозистам моделировать погоду с большей детализацией и разрешением.
- Симуляция термоядерной энергии – Физики из Университета Калифорнии в Ирвайне, работающие над международным проектом ITER по изучению термоядерной энергии, используют суперкомпьютер Tianhe-1A для ускорения программы Gyrokinetic Torodial Code, применяемой для симуляции термоядерной энергии.
Подробнее об Институте Технологии Производства при Китайской Академии Наук (CAS-IPE) смотрите здесь. Подробнее о NVIDIA Tesla GPU и высокопроизводительных вычислениях смотрите здесь.
1) J. Xu, X. Wang, X. He, Y. Ren, W. Ge.J. Li, Application of the Mole-8.5 supercomputer: Probing the whole influenza virion at the atomic level (Применение суперкомпьютера Mole-8.5: Исследование целого вириона гриппа на атомарном уровне). Chinese Science Bulletin, 2011. 56: p. 2114-2118.
2) J. Xu, Y. Ren, W. Ge, X. Yu, X. Yang.J. Li, Molecular dynamics simulation of macromolecules using graphics processing unit (Молекулярно-динамическая симуляция макромолекул с помощью графических процессоров). Molecular Simulation, 2010. 36: p. 1131-1140.
