Molekulare Modellierung auf GPUs - Molecular modeling on GPUs

Ionische Flüssigkeitssimulation auf GPU ( Abalone )

Molekulare Modellierung auf GPU ist die Technik der Verwendung einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) für molekulare Simulationen .

Im Jahr 2007 führte NVIDIA Grafikkarten ein, die nicht nur zum Anzeigen von Grafiken, sondern auch für wissenschaftliche Berechnungen verwendet werden konnten. Diese Karten beinhalten viele parallel arbeitende Recheneinheiten (ab 2016 bis zu 3.584 im Tesla P100). Lange vor diesem Ereignis wurde die Rechenleistung von Grafikkarten ausschließlich zur Beschleunigung von Grafikberechnungen genutzt. Neu war, dass NVIDIA die Entwicklung paralleler Programme in einer High-Level Application Programming Interface (API) namens CUDA ermöglicht hat . Diese Technologie vereinfachte die Programmierung erheblich, indem sie es ermöglichte, Programme in C / C++ zu schreiben . In jüngerer Zeit ermöglicht OpenCL eine plattformübergreifende GPU-Beschleunigung.

Quantenchemische Berechnungen und molekularmechanische Simulationen ( Molecular Modeling im Sinne der klassischen Mechanik ) zählen zu den nützlichen Anwendungen dieser Technologie. Die Grafikkarten können die Berechnungen um ein Vielfaches beschleunigen, sodass ein PC mit einer solchen Karte eine ähnliche Leistung wie ein Cluster von Workstations auf Basis gängiger Prozessoren hat.

GPU-beschleunigte Molekularmodellierungssoftware

Programme

API

  • BrianQC – verfügt über eine offene C-Level-API für Quantenchemie-Simulationen auf GPUs, bietet eine GPU-beschleunigte Version von Q-Chem und PSI
  • OpenMM – eine API zur Beschleunigung der Molekulardynamik auf GPUs, v1.0 bietet eine GPU-beschleunigte Version von GROMACS
  • mdcore – eine plattformunabhängige Open-Source -Bibliothek für Molekulardynamiksimulationen auf modernen Parallelarchitekturen mit gemeinsam genutztem Speicher .

Verteilte Computerprojekte

Siehe auch

Verweise

Externe Links