Yeni GPU Uygulamaları Daha Etkili İlaçlar ve Daha Kaliteli Malzemeler için Araştırmaları Hızlandırıyor

 

 

LAMMPS, GROMACS, GAMESS, QMCPACK Çoklu GPU Hızlandırmalı Bilimsel Uygulamaların Üst Sıralarına Yerleşiyor

TÜRKİYE, İstanbul—10 Kasım 2011—NVIDIA bugün, malzeme bilimi ve biyomoleküler modelleme alanlarında öncü dört uygulamanın – LAMMPS, GROMACS, GAMESS ve QMCPACK– çoklu GPU hızlandırma desteği ekleyerek simülasyon sürelerini günlerden saatlere indirdiğini duyurdu.

Sonuç olarak, bilim adamları daha büyük moleküler modelleri daha yüksek bir doğruluk payı ile daha uzun sürelerde inceleme olanağı elde ederek ilaçların potansiyel etkisi ve yeni malzemelerin etkinliği ile ilgili daha fazla bilgi edinebilirler.

Bu dört bilimsel modelleme uygulaması üniversite, devlet ve endüstri araştırmacılarına GPU’ları kullanarak araştırmalarını geliştirme olanağı veren ve sayıları gittikçe artmakta olan AMBER, NAMD ve TeraChem gibi uygulamaların arasına katılıyor.

NVIDIA Tesla iş birimi yöneticisi Sumit Gupta, “GPU’ların olanak verdiği pahalı olmayan, enerji verimli süper hesaplama bilimsel araştırmaların hızını artırma potansiyeline sahip” dedi. “Bu hesaplama gücünün bilime katkısı, araştırmacılara pahalı ve zaman alan hayvan çalışmaları ve hastalar üzerinde denemeler öncesinde protein ve ilaç adayları arasındaki etkileşimleri daha hızlı ve doğru bir şekilde simüle etme olanağı verdiği için çok önemlidir.”

Bu dört uygulama, çeşitli alanlarda modellemeyi geliştirmek üzere süper hesaplama kullanan bilim adamları tarafından yaygın olarak kullanılıyor:

• GAMESS yeni ilaçların ve malzemelerin tasarımında önemli olan bir kuantum kimyası uygulamasıdır. Moleküllerin elektronik yapısını ve özelliklerini çözmek için hesaplamaya dayalı yöntemler kullanır.
• GROMACS proteinler ve ilaç adayları arasındaki biyomoleküler etkileşimlerin simülasyonuna olanak verir. Alzheimer, Huntington hastalığı ve bazı kanser türleri gibi hastalıkların anlaşılmasında önemli olan protein katlanması ve hatalı katlanmanın incelenmesinde kullanılabilir.
• LAMMPS atom ölçeğinde yumuşak (biyomoleküller, polimerler) veya katı durumdaki (metaller, yarı iletkenler) malzemeleri modellemek için kullanılır.
• QMCPACK sürekli bir kuantum Monte Carlo yöntemi kullanarak malzemelerin özelliklerini doğruluk ve mükemmel ölçeklenebilirlik ile simüle eder.

Alıntılar
“Yüksek derecede ölçeklenebilir verimli bir koda doğru sınırları zorlamayı seviyoruz. GPU teknolojisi bu hedefe ulaşmak için en güvenilir yol. DOE laboratuvarı ile birlikteliğimiz dikkate alındığında, GPU’ları kullanarak kuantum kimyasını hızlandırmanın diğer bir avantajı olan enerji verimliliği de aynı derecede önemli.”
--Mark Gordon, Iowa Devlet Üniversitesi Kimya Bölümü profesörü, AMES Laboratuvarı Uygulamalı Matematiksel Bilimler Programı direktörü, GAMESS proje lideri

“GPU’lar tarafından desteklenen GROMACS 4.6’nın, simülasyon performansını daha önce mümkün olanın 2-3 katı hızlandırılması bekleniyor. Daha yüksek simülasyon hızı, araştırma yapan bilim adamlarına aday ilaçların etkisi ve hastalıklardaki protein reseptörleri ile ilgili daha güçlü sezgi olanağı veriyor.”
--Erik Lindahl, KTH Kraliyet Enstitüsü Teorik ve Hesaplamaya Dayalı Biyofizik profesörü ve Stockholm Üniversitesi’nin AlbaNova Üniversite Merkezinde Hesaplamaya Dayalı Yapısal Biyoloji teknoloji profesörü

“QMCPACK kullanan büyük iş yükleri için, tek GPU düğümlerinde çift yuvalı CPU düğümlerine göre 3 kat düğümden-düğüme hız artışı görüyoruz. Bu mükemmel performansı ayrıca yüzlerce GPU’da da görüyoruz. Bu, bize malzeme özelliklerini öngörülemeyen boyutlarda ve doğruluk seviyelerinde inceleme olanağı veriyor.”
--Jeongnim Kim, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı AR-GE bilim adamı. 

İlk LAMMPS geliştiricilerinden biri, “Moleküler dinamik uygulayıcıları iyi bilinen zaman kısıtlamaları sorunu ile karşı karşıyadır: ilgi alanlarına giren birçok olayı modellemek üzere yeteri kadar uzun süreli simüle edemezler” dedi. “Geniş ölçekli GPU kümeleri kullanılarak simülasyon süreleri büyük ölçüde uzatılabilir.”
--Steve Plimpton, Sandia Ulusal Laboratuvarları teknik ekibi seçkin üyesi

“Hesaplama açısından verimli çok sayıda GPU düğümüne yerel olarak sahip olmak ilaç tasarımına yeni bir şekilde açıdan yaklaşmamıza olanak vererek hastalık mekanizmalarına yeni bakış açıları sağladı. GPU’lar ile daha az sayıda varsayımla çok daha fazla simülasyon çalıştırabilerek daha gerçekçi modeller yarattık.”
--Dr. Michael Kuiper, Gelişmiş Hesaplama için Victorian Partnership hesaplama bilim adamı

NVIDIA Tesla GPU’ları hakkında daha fazla bilgi için buraya bakın. NVIDIA CUDA® mimarisi hakkında daha fazla bilgi için buraya bakın.

NVIDIA Hakkında
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 1999 yılında GPU’yu bularak, dünyaya bilgisayar grafiklerinin gücünü gösterdi. Bugün, NVIDIA işlemcileri akıllı telefonlardan süper bilgisayarlara kadar geniş bir aralıkta ürünleri güçlendirmektedir. NVIDIA mobil işlemciler cep telefonlarında, tabletlerde ve bilgi eğlence sistemlerinde kullanılmaktadır. PC oyuncuları kendilerini içine alan büyüleyici dünyaların keyfini yaşamak için GPU’lara güveniyorlar. Profesyoneller, GPU’ları filmlerde görsel efektler oluşturmak ve golf kulüplerinden jumbo jetlere kadar her şeyi tasarlamak için kullanıyorlar. Araştırmacılar ise GPU’lardan yüksek performanslı hesaplama ile bilimin sınırlarını aşmak için yararlanıyorlar. Şirket, modern programlama için temel olan tasarımları ve anlayışları da kapsayan patentler dahil dünya çapında 2.100'den fazla patente sahiptir. Ayrıntılı bilgi için www.nvidia.co.uk adresine bakın.

Bu basın ilanındaki şu beyanları da içeren ama bunlarla kısıtlı olmayan: GPU teknolojisinin belirli bilimsel araştırmalardaki etkisi ve avantajları; ile şirket patentlerinin modern hesaplama üzerindeki etkileri, ileriye yönelik ifadeler olup, sonuçların beklentilerden somut olarak farklı çıkmasına neden olabilecek risklere ve belirsizliklere tabidir. Gerçek sonuçların somut olarak farklı olmasına neden olabilecek önemli etkenlerden bazıları şunlardır: küresel ekonomik koşullar; daha etkin veya hızlı teknolojilerin geliştirilmesi; teknolojik gelişme ve rekabetin etkileri; tasarım, imalat veya yazılım kusurları; tüketicilerin tercihleri veya taleplerindeki değişiklikler; sektör standartları ve arayüzlerinde değişiklikler; sistemlere entegre edildiklerinde ürün veya teknolojilerimizde yaşanabilecek beklenmedik performans kaybı ve 31 Temmuz 2011'de sona eren mali dönem için 10-Q Formu da dahil olmak üzere NVIDIA'nın ABD Sermaye Piyasası Kurulu'na sunduğu raporlarda zaman zaman ayrıntılarıyla belirttiği diğer unsurlar. SEC'e gönderilen raporların kopyaları Şirket web sitesinde yayınlanmaktadır ve NVIDIA'dan ücretsiz olarak edinilebilir. Bu ileriye yönelik beyanlar gelecekteki performansın garantisi değildir ve sadece buradaki tarihten itibarendir ve kanun tarafından gerekmediği sürece, NVIDIA gelecekteki olayları veya durumları yansıtmak amacıyla bu ileriye yönelik beyanları güncelleme zorunluluğunu reddeder.

###

© 2011 NVIDIA Corporation. Her hakkı saklıdır. NVIDIA, NVIDIA logosu, CUDA ve Tesla; NVIDIA Corporation’un ABD ve diğer ülkelerde ticari markaları ve/veya tescilli ticari markalarıdır. Diğer şirket ve ürün adları, bağlantılı oldukları ilgili şirketlerin ticari markaları olabilir. Özellikler, fiyatlar, stokta mevcudiyet ve teknik özellikler, önceden haber vermeden değiştirilebilir.