stringtranslate.com

Modelado molecular en GPU

Simulación de líquido iónico en GPU ( Abalone )

El modelado molecular en GPU es la técnica de utilizar una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para simulaciones moleculares . [1]

En 2007, NVIDIA presentó tarjetas de video que podían usarse no solo para mostrar gráficos sino también para cálculos científicos. Estas tarjetas incluyen muchas unidades aritméticas (a partir de 2016 , hasta 3.584 en Tesla P100) trabajando en paralelo. Mucho antes de este evento, la potencia computacional de las tarjetas de video se usaba exclusivamente para acelerar los cálculos gráficos. Lo novedoso es que NVIDIA hizo posible desarrollar programas paralelos en una interfaz de programación de aplicaciones (API) de alto nivel llamada CUDA . Esta tecnología simplificó sustancialmente la programación al permitir escribir programas en C / C++ . Más recientemente, OpenCL permite la aceleración de GPU multiplataforma .

Entre las aplicaciones beneficiosas de esta tecnología se encuentran los cálculos de química cuántica [2] [3] [4] [5] [6] [7] y las simulaciones de mecánica molecular [8] [9] [10] ( modelado molecular en términos de mecánica clásica ). Las tarjetas de vídeo pueden acelerar los cálculos decenas de veces, por lo que un PC con una tarjeta de este tipo tiene una potencia similar a la de un conjunto de estaciones de trabajo basadas en procesadores comunes.

Software de modelado molecular acelerado por GPU

Programas

API

Proyectos de computación distribuida

Véase también

Referencias

  1. ^ Stone JE, Phillips JC, Freddolino PL, Hardy DJ, Trabuco LG, Schulten K (diciembre de 2007). "Aceleración de aplicaciones de modelado molecular con procesadores gráficos". Journal of Computational Chemistry . 28 (16): 2618–2640. CiteSeerX  10.1.1.466.3823 . doi :10.1002/jcc.20829. PMID  17894371. S2CID  15313533.
  2. ^ Yasuda K (agosto de 2008). "Aceleración de cálculos funcionales de densidad con unidad de procesamiento gráfico". Revista de teoría y computación química . 4 (8): 1230–1236. doi :10.1021/ct8001046. PMID  26631699.
  3. ^ Yasuda K (febrero de 2008). "Evaluación integral de dos electrones en la unidad de procesamiento gráfico". Journal of Computational Chemistry . 29 (3): 334–342. CiteSeerX 10.1.1.498.364 . doi :10.1002/jcc.20779. PMID  17614340. S2CID  8078401. 
  4. ^ Vogt L, Olivares-Amaya R, Kermes S, Shao Y, Amador-Bedolla C, Aspuru-Guzik A (marzo de 2008). "Aceleración de la resolución de la identidad de los cálculos de química cuántica de Møller-Plesset de segundo orden con unidades de procesamiento gráfico". The Journal of Physical Chemistry A . 112 (10): 2049–2057. Bibcode :2008JPCA..112.2049V. doi :10.1021/jp0776762. PMID  18229900. S2CID  4566211.
  5. ^ Ufimtsev IS, Martínez TJ (febrero de 2008). "Química cuántica en unidades de procesamiento gráfico. 1. Estrategias para la evaluación integral de dos electrones". Journal of Chemical Theory and Computation . 4 (2): 222–231. doi :10.1021/ct700268q. PMID  26620654.
  6. ^ Ivan S. Ufimtsev y Todd J. Martinez (2008). "Unidades de procesamiento gráfico para química cuántica". Computing in Science & Engineering . 10 (6): 26–34. Bibcode :2008CSE....10f..26U. doi :10.1109/MCSE.2008.148. S2CID  10225262.
  7. ^ Tornai GJ, Ladjánszki I, Rák Á, Kis G, Cserey G (octubre de 2019). "Cálculo de integrales químicas cuánticas de dos electrones mediante la aplicación de tecnología de compilador en GPU". Revista de teoría y computación química . 15 (10): 5319–5331. doi :10.1021/acs.jctc.9b00560. PMID  31503475. S2CID  202555796.
  8. ^ Joshua A. Anderson; Chris D. Lorenz; A. Travesset (2008). "Simulaciones de dinámica molecular de propósito general completamente implementadas en unidades de procesamiento gráfico". Journal of Computational Physics . 227 (10): 5342–5359. Bibcode :2008JCoPh.227.5342A. CiteSeerX 10.1.1.552.2883 . doi :10.1016/j.jcp.2008.01.047. 
  9. ^ Christopher I. Rodrigues; David J. Hardy; John E. Stone; Klaus Schulten y Wen-Mei W. Hwu. (2008). "Aceleración de potenciales de pares de corte mediante GPU para aplicaciones de modelado molecular". En CF'08: Actas de la Conferencia de 2008 sobre las Fronteras de la Computación, Nueva York, NY, EE. UU .: 273–282.
  10. ^ Peter H. Colberg; Felix Höfling (2011). "Simulaciones altamente aceleradas de dinámicas vítreas usando GPU: advertencias sobre precisión de punto flotante limitada". Comput. Phys. Commun . 182 (5): 1120–1129. arXiv : 0912.3824 . Código Bibliográfico : 2011CoPhC.182.1120C. doi : 10.1016/j.cpc.2011.01.009. S2CID  7173093.
  11. ^ Yousif RH (2020). "Explorando las interacciones moleculares entre la neoculina y los receptores humanos del gusto dulce a través de enfoques computacionales" (PDF) . Sains Malaysiana . 49 (3): 517–525. doi : 10.17576/jsm-2020-4903-06 .
  12. ^ Bailey N, Ingebrigtsen T, Hansen JS, Veldhorst A, Bøhling L, Lemarchand C, et al. (14 de diciembre de 2017). "RUMD: Un paquete de dinámica molecular de propósito general optimizado para utilizar hardware de GPU hasta unos pocos miles de partículas". SciPost Physics . 3 (6): 038. arXiv : 1506.05094 . Bibcode :2017ScPP....3...38B. doi : 10.21468/SciPostPhys.3.6.038 . ISSN  2542-4653. S2CID  43964588.
  13. ^ Harger M, Li D, Wang Z, Dalby K, Lagardère L, Piquemal JP, et al. (septiembre de 2017). "Tinker-OpenMM: Energías libres alquímicas absolutas y relativas utilizando AMOEBA en GPU". Journal of Computational Chemistry . 38 (23): 2047–2055. doi :10.1002/jcc.24853. PMC 5539969 . PMID  28600826. 

Enlaces externos