Tesla Bio Workbench帮助科学家在生物科学领域取得全新突破

 

 

计算科学家以及生物物理学家有福了—专为GPU优化的全新应用程序、新型社区网站以及基于Tesla的预配置系统现在均可为其所用

2010年1月14日—美国加利福尼亚州圣克拉拉市- NVIDIA®（英伟达™）公司于今日正式推出Tesla Bio Workbench，这套解决方案让科学家能够突破生物学研究领域中的种种限制。Tesla Bio Workbench可将标准PC变成一个能够运行复杂生物科学程序的“计算实验室”，其应用领域包括医药研发与DNA排序等等。通过采用NVIDIA®（英伟达™）Tesla GPU（图形处理器），它可以令标准PC实现10至20倍以上的速度提升。
Tesla Bio Workbench由下列内容组成：
各种针对分子动力学与量子化学研究工作、专为GPU而优化的生物科学应用程序，其中包括：AMBER、GROMACS、LAMMPS、NAMD、TeraChem、VMD以及CUDA-SW++（Smith-Waterman）、GPU-HMMER和MUMmerGPU等生物信息学应用程序。

• 社区网站。在该网站上，用户可以下载这些应用程序、查看最新的基准测试、阅读学术性论文与教程、进入论坛与应用程序开发人员以及其他网友进行探讨。
• 全球市场上基于Tesla GPU的工作站与集群的详细信息。在此类工作站与集群上，用户可轻松部署这些应用程序。

科学家以前一直是在实验室里做实验，他们合成各种化学药品、研究其相互间的作用、衡量其有效性。现在，计算科学的进步让科学家能够使用分子动力学与量子化学模拟模型来完成这些实验。然而这些模拟模型一般需要具备数千颗中央处理器（CPU）的大型超级计算机才能够处理。
通过利用NVIDIA®（英伟达™）GPU的大规模并行CUDA™架构，这些应用程序的运行速度现在能够实现10至20倍的提升。这意味着，即使是配备Tesla GPU的区区一台PC也能够胜过超级计算机。

援引：

伊利诺伊大学厄本那香槟分校资深研究程序员John Stone表示：“我们正在VMD分子动力学可视化软件中研究一种基于GPU的全新技术，这种技术能够揭示氧与二氧化碳这样的细小分子在蛋白内部是如何移动的。这项研究在酶促反应机制的研究工作中是至关重要的。过去在基于CPU的计算机上需要30天才能完成的模拟工作如今在基于GPU的工作站上仅需一天即可完成，真正意义上的研究工作因此成为可能。”

斯坦福大学物理化学和理论化学教授Todd Martinez表示：“TeraChem是一款非常强大的分子建模软件包，其运算结果能够对新型医药的设计工作起到指导作用，同时避免了在合成无效药物上浪费时间。凭借TeraChem，过去在计算机集群上需要耗费数天或数周时间才能完成的运算现在通常可以在基于NVIDIA®（英伟达™）GPU的工作站上运行。这让高吞吐量的计算筛选工作成为了可能并且能够加速

Bio Workbench

Ross Walker畅谈在GPU上运行AMBER

Klaus Schulten谈论利用GPU进行H1N1紧急计算

天普大学小组正在进行工作探讨

John Stone谈论GPU上的VMD计算

Paul Crozier谈论利用GPU为LAMMPS加速

药物开发过程。”
加利福尼亚大学圣地亚哥分校圣地亚哥超级计算机中心研究教授Ross Walker表示：“通过使用AMBER来模拟一种叫做‘Cellobiohydrolaze-I’的纤维素水解酶，这种模拟在提升生物乙醇制造效率方面是至关重要的一部分，我们在单颗NVIDIA®（英伟达™）GPU上所实现的性能已经与10个节点的集群不相上下。”

伊利诺伊大学厄本那香槟分校的Klaus Schulten曾获Swanlund物理学教授称号，现任伊利诺伊大学厄本那香槟分校高分子建模与生物信息学NIH资源主任兼活细胞物理学NSF中心联合主任。他表示：“我们这里的研究人员正在利用基于GPU的NAMD分子动力学软件来研究病毒细胞在不同药物的作用下有何反应，其中包括药物在H1N1病毒上的有效性等研究工作。就运行NAMD来说，一台配备4颗GPU的工作站胜过一个包含16颗CPU的服务器集群。”

斯德哥尔摩大学生物膜研究中心副教授Erik Lindahl表示：“未来分子动力学模拟所面临的一大挑战就是实现自动化药物筛选。过去，我们一直使用GROMACS来在大型集群上运算药物与膜蛋白的结合。这一过程不仅成本高昂而且非常复杂。我们现在加入了对GPU的支持，因为在运行大多数一般性模拟时，GPU的运算速度可达CPU的4-5倍。我们预计，在短短几年内，配备诸多计算卡的工作站将在市场上占据有利地位。因此，我们将NVIDIA®（英伟达™）视为至关重要的合作伙伴。”

有用的链接 / 视频：
Web链接至：
Tesla Bio Workbench网站
Tesla GPU计算产品
视频链接：
Ross Walker畅谈在GPU上运行AMBER
Klaus Schulten谈论利用GPU进行H1N1紧急计算
天普大学探讨利用HOOMD开发更好的洗发水
John Stone谈论GPU上的VMD计算

关于NVIDIA®（英伟达™）公司

1999年，NVIDIA®（英伟达）公司发明了图形处理器（GPU），让全世界重新认识了计算机图形的威力。自那时起，NVIDIA®（英伟达™）不断为视觉计算树立全新标准，其令人叹为观止的交互式图形产品可广泛用于便携式媒体播放器、笔记本、工作站等各种设备之上。NVIDIA®（英伟达）在可编程GPU（图形处理器）方面拥有先进的专业技术，在并行处理方面实现了诸多突破，从而普及了低价超级计算机的使用。在《财富》杂志半导体行业创新排行榜上，NVIDIA®（英伟达™）连续两年位居榜首。如需了解更多信息，敬请访问www.nvidia.cn。

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