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HOOMD sur les GPU Tesla

HOOMD-blue est une suite logicielle polyvalente de simulation de dynamique particulaire conçue pour profiter de CUDA, l’architecture révolutionnaire des GPU NVIDIA. Elle contient un grand nombre de champs de force et d’intégrateurs, et sa conception orientée objet permet d'ajouter facilement de nouveaux modèles de calcul

Téléchargement et installation

• Fichiers d’installation binaires pour HOOMD-blue
• Documentation (guide d’installation, didacticiels de démarrage rapide)

Données de benchmark

Des benchmarks détaillés sont disponibles sur la page d’HOOMD-blue. Un GPU Tesla unique exécutant HOOMD-blue peut surpasser les performances de 32 cœurs de CPU.

Données fournies avec l’aimable autorisation de l’Université du Michigan

Présentations

• Pour en savoir plus sur l’accélération des applications de dynamique moléculaire avec CUDA, rendez-vous sur notre page de dynamique moléculaire.

Interviews / Vidéos

• L’informatique scientifique au service de l’industrie des shampooings – Université de Temple

Études de cas

• NCSA, novembre 2009: Les GPU du cluster Lincoln du NCSA permettent d’accélérer les simulations de dynamique moléculaire afin d’optimiser le développement des détergents et des systèmes d’administration de médicaments.

Forums de discussion

• Communautés de calcul par le GPU sur GPUcomputing.net

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 1 GPU de calcul Tesla C1060 (la version CUDA d’HOOMD supporte pour l’instant un seul GPU) CPU y memoria principal CPU x86 à 2,33 GHz Plus de 16 Go de mémoire (4 Go de mémoire principale par GPU Tesla C1060)	Non applicable (la version CUDA d’HOOMD n’est pas encore compatible avec MPI)

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