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AMBER sur les GPU Tesla

Les simulations de dynamique moléculaire de Particle Mesh Ewald (PME) à solvants explicites et de Generalized Born (GB) à solvants implicites sont désormais accélérées dans AMBER grâce à la puissance des GPU NVIDIA compatibles avec CUDA. Les solutions Tesla de calcul par le GPU, spécialement conçues pour l’architecture CUDA, permettent ainsi d’exécuter ces simulations jusqu’à 10 fois plus vite qu’avec une configuration 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!

Téléchargement et installation

• Téléchargement d’AMBER 11 (support des GPU CUDA)
• Simulations Generalized Born à solvants implicites
• Simulations PME à solvants explicites dans les ensembles canoniques NVE, NVT et NPT
• Instructions d’installation.

Données de benchmark

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. Détails sur la page Benchmark NVIDIA AMBER 11 avec la permission du San Diego Supercomputing Center.

Dossiers, actualités et présentations

• De nouvelles publications relatives aux avantages de l’accélération GPU dans AMBER 11 seront prochainement publiées.
• Le tout nouveau processeur Tesla M2090 enregistre des records dans les simulations AMBER de dynamique moléculaire
• Conférence sur la Technologie GPU 2010, "Redesigning Molecular Dynamics for GPUs and GPU Clusters" (Avancées de la dynamique moléculaire pour les clusters de GPU et de CPU) – Scott Le Grand, NVIDIA
• Conférence sur la Technologie GPU 2010, "Bringing GPUs to Mainstream Molecular Dynamics Packages" (De l’intérêt des GPU pour la dynamique moléculaire grand public) – Ross Walker, Centre de supercalcul de San Diego
• 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

Forums de discussion

• Communautés de calcul par le GPU sur GPUcomputing.net

Interviews / Vidéos

• Conférence sur la Technologie GPU 2010, Vidéo de la keynote de Jen-Hsun Huang, PDG de NVIDIA
• Article NVIDIA nTersect tiré de notre blog du SC09 : Le code de recherche AMBER offre des avantages considérables avec NVIDIA CUDA.

Nos solutions de calcul par le GPU sont disponibles sous la forme d’un supercalculateur personnel de bureau surpassant les performances d’un cluster de CPU à 32 cœurs, ou sous la forme d’un cluster délivrant les performances d’un supercalculateur avancé, pour 1/10ème de son prix et 1/20ème de sa consommation. Basées sur l'architecture révolutionnaire CUDA, ces solutions sont conçues pour accélérer les avancées de l’informatique scientifique.

CONFIGURATION MATÉRIELLE RECOMMANDÉE

Stations de travail de bureau	Centres de données
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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