NAMD on Tesla GPUs
일리노이대학교 어버너-섐페인 캠퍼스(UIUC: University of Illinois at Urbana-Champaign) 팀은 2007년부터 NAMD에서 CUDA 가속을 지원하고 있습니다. 이 팀은 NCSA Tesla 기반 링컨 클러스터에서 스케일링 실험을 수행하고 있으며, 4개의 Tesla GPU가 16개의 쿼드 코어 CPU로 구성된 클러스터보다 우수한 성능을 발휘할 수 있다는 사실을 입증했습니다.
다운로드 및 설치
- NAMD 2.7 베타 2 바이너리 다운로드 (UIUC 웹 사이트)
- 릴리스 노트
벤치마킹 데이터
다음 결과에서 볼 수 있는 것처럼, NAMD는 Tesla GPU 클러스터에서 매우 우수한 확장성을 보여줍니다.
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| 데이터 제공: 이론 및 전산 생물 물리학 그룹, UIUC |
기술 문서
UIUC 웹 사이트에서NAMD 및 VMD의 GPU 가속에 관한 몇 가지 문서를 확인할 수 있습니다.
또한 CUDA를 사용한 분자 역학 어플리케이션의 가속화에 관해 자세히 알아보려면 NVIDIA 분자 역학 페이지를 참조하십시오.
프레젠테이션
- VMD 및 NAMD에서 GPU 가속에 관한 Klaus Schluten 그룹의 발표 문서 및 프레젠테이션
- SC09에서 VMD 및 NAMD에 관한 논의: GPU 컴퓨팅을 이용한 분자 모델링 어플리케이션의 가속화 - 일리노이 대학교 어버너-섐페인 캠퍼스, Beckman 첨단 과학기술 연구원, John Stone
- 2009 GPU 기술 컨퍼런스에서 VMD 및 NAMD에 관한 논의: VMD에서 GPU 가속 시각화 및 분석 - 일리노이 대학교 어버너-섐페인 캠퍼스, Beckman 첨단 과학기술 연구원, John Stone
- GPU를 사용한 분자 역학 어플리케이션 가속화에 관한 추가 문서
- GPU를 사용한 양자 화학 어플리케이션 가속화에 관한 추가 문서
토론 포럼
인터뷰 / 비디오- NVIDIA nTersect의 SC09 BLOG: NVIDIA GPU를 이용한 H1N1 바이러스 연구
- SC08, 일리노이 대학교 어버너-섐페인 캠퍼스, Beckman 첨단 과학기술 연구원 James Phillips와의 인터뷰
GPU 솔루션
Tesla Bio Workbench 어플리케이션은 GPU 기반의 개인용 데스크톱 슈퍼컴퓨터 또는 데이터 센터 솔루션에 활용이 가능합니다. 혁신적인 대규모 병렬 CUDA 아키텍처를 기반으로 하는 이러한 솔루션은 계산 과학의 진보를 가속화하도록 설계되었습니다.
권장 하드웨어 구성
| 데스크톱 워크스테이션 구성 | 데이터 센터 구성 |
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