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Con NVIDIA i biochimici simulano 100 volte prima
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04-05-2010, 07:13 PM #1
Paxville
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Con NVIDIA i biochimici simulano 100 volte prima
Fonte: http://www.ictbusiness.it/cont/news/con-...460/1.html

Grazie alle GPU NVIDIA Tesla serie 20, con architettura parallela CUDA, e alla più recente versione del software di simulazione specializzato per biochimici e studiosi di molecole e atomi, AMBER 11, il supercalcolo da desktop incrementa di 100 volte le performance

La ricerca di nuove molecole e farmaci passa dalle simulazioni dei supercalcolatori. Ne sanno qualcosa i biochimici e gli altri scienziati che si occupano di ricerche sulla dinamica molecolare.

Grazie all'utilizzo delle GPU (Graphics processor unit) delle schede grafiche NVIDIA oggi la nuova versione di AMBER 11, la più recente versione di una delle applicazioni più usate dai biochimici, si ha un'accelerazione dei calcoli e delle simulazioni di 100 volte rispetto alle tradizionali CPU.

Col vantaggio che le GPU NVIDIA possono essere montate su normali workstation desktop dei laboratori.

[Immagine: life-sciences_t.jpg]

La velocità nei calcoli, in questi ambienti, è un fattore cruciale. “La risorsa di supercomputing che utilizziamo è costantemente al massimo dell'utilizzo, il che ci obbliga ad attendere uno o più giorni prima di poter eseguire una simulazione. Questa situazione fa perdere intere settimane ai progetti di ricerca”, dice Ross Walker, professore e ricercatore del San Diego Supercomputer Center, presso la University of California di San Diego e tra i fautori di AMBER.

AMBER 11 è progettato per sfruttare le GPU NVIDIA Tesla serie 20, che utilizzano l'architettura parallela CUDA per le specifiche esigenze delle applicazioni di elaborazione a elevate prestazioni (HPC, High Perforance Computing). Le prime prove condotte dagli utenti di AMBER hanno evidenziato prestazioni sino a 30 volte superiori su una vasta gamma di simulazioni bio-molecolari.

E qui entriamo in un universo esclusivo degli addetti ai lavori: "Per la simulazione a solutore implicito di un nanosecondo della vita di un nucleosoma da 25.000 atomi, una sola GPU Tesla offre una potenza di elaborazione equivalente a quella di un cluster di CPU a elevate prestazioni da 512 core. Nelle più semplici simulazioni a solutore esplicito, come ad esempio il benchmark JAC, una GPU Tesla fornisce la potenza di elaborazione equivalente ai 48 core del supercomputer NSF Ranger".

Ciò che si capisce, insomma, è che grazie alla specificità del settore applicativo, le GPU NVIDIA Tesla fanno fare un salto di qualche ordine di grandezza nel calcolo. E far prima significa provare di più, simulare ipotesi diverse.

Intel Pentium G2030 (3 GHz) 3MB L3 | 4GB DDR3 1333Mhz | Seagate 3.5" ST3000DM001 7200Rpm 3TB | Samsung 830 128GB | Windows 7 X64 SP1 Home Premium | 24" 1920x1080

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04-05-2010, 07:40 PM #2
Nicola87
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RE: Con NVIDIA i biochimici simulano 100 volte prima
se il software funzionasse tutto così a quest'ora avremmo dei computer da paura....

ho letto che il problema è che quelli che sanno programmare "in parallelo" (io non so neanche precisamente cosa significhi o cosa comporti e perchè sia così difficile) si contano sulla punta delle dita...

PC desktop, Asrock 4CoreDual-VSTA, Intel E6400, 2 GB Ram DDR2 667MHz Kingston, ATI X1300 512 MB, Maxtor 7200rpm 250GB / Windows 7 professional, linux Ubuntu lucid lynx 10.4
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04-05-2010, 07:49 PM #3
Paxville
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RE: Con NVIDIA i biochimici simulano 100 volte prima
(04-05-2010 07:40 PM)Nicola87 Ha scritto:  ho letto che il problema è che quelli che sanno programmare "in parallelo" (io non so neanche precisamente cosa significhi o cosa comporti e perchè sia così difficile) si contano sulla punta delle dita...

Sono pochi e c'è anche il problema che non tutti i sw sono parallelizzabili

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04-05-2010, 10:59 PM #4
Nicola87
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RE: Con NVIDIA i biochimici simulano 100 volte prima
sta cosa blocca tutto il mondo dei conputer...quà si moltiplicano le CPU a vista d'occhio ma se i programmi non si adeguano ciao...

ma perchè sti programmatori non sanno programmare in parallelo? che cambia? non basta imparare?

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