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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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whitewatercn

银虫 (小有名气)

[交流] 【交流】Autodock的GPU并行化

GPU在生命科学领域已经引起很多重视,yalefield以前曾经在坛子里发过一些贴子,但国内同仁关注这个的好象不多。近期 Insilico Informatics 公司用CUDA实现了autodock在TESLA上的并行化,提速12倍。

转一篇报道


NVIDIA TESLA产品问世已经一年多了,由于主要是面向行业用户进行科学计算的产品,DIY玩家可能对TESLA并不太清楚。2008年6月,NVIDIA在德国发布了TESLA的第二代产品,TESLA 10系列方案,包括新的1U服务器和TESLA C1060处理器。借这个机会,我们简单介绍一下TESLA的构成、应用和近年来的发展。

    NVIDIA的CUDA经过一段时间的宣传,玩家应该比较熟悉了,简单来说就是C语言编写的一种API,通过CUDA可以利用GPU来进行一些软件的加速运算,使GPU不仅仅在图形领域发挥作用。而TESLA正是以CUDA为基础开发的、面向行业科学计算的产品。


    TESLA处理器以GPU为核心,外观来看跟显卡非常相似,只是没有显示输出接口,我们可以理解为没有视频输出接口的显卡。而这种“显卡”的主要作用就是,多块并联,通过CUDA来进行行业科学运算。和传统服务器/工作站相比,塔式TESLA主机也有CPU等常规硬件,只是内部有多块“显卡”组多路SLI,如图所示。

    了解了基本的硬件构成,对于熟悉CUDA的玩家来说,TESLA产品就非常好理解了,简单来说就是“显卡服务器”。通过多路显卡的强大并行处理能力去使一些以往主要依靠CPU计算的领域大大提速,甚至使部分传统依靠CPU无法完成的计算成为可能。


    之前我们都曾经了解过,由于显卡的多个流处理器(例如GT200核心的240个SP)并行计算的机构,通过CUDA进行某些领域应用加速运算的时候可以比单纯依靠CPU提升很多倍。例如PC玩家比较感兴趣的视频编码加速、Photoshop运算提速等。不过TESLA针对的是行业计算领域,应用重点领域自然会有所区隔。

    生命科学: 用于癌症研究的Autodock软件提速,据美国国家癌症研究所报告,模拟速度提升高达12倍,将等待结果的时间从2个小时缩短至10分钟。AutoDock的作者、美国斯克利普斯研究所Garrett Morris博士表示:“从长远角度来讲,我们只希望能够通过Silicon Informatics公司的产品来加速找到各种疾病的治疗新药。其中包括从癌症到阿耳茨海默氏症、从艾滋病到疟疾等各种疾病。”

[ Last edited by zdhlover on 2009-12-6 at 13:54 ]
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gwdavid

木虫 (著名写手)

小木虫散兵坑坑长

不太明白啊,GPU的升级与autodock的计算有什么关系呢,autodock不全靠cpu的计算吗?怎么还能速度提升12倍?。。。
楼主明白不,能否给解释一下?
个人博客:[url]http://blog.sina.com.cn/gaiwei[/url]
2楼2008-11-28 16:43:42
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yalefield

金虫 (文坛精英)

老汉一枚

俺瞎猜:就是让AutoDock在GPU上运行。
3楼2008-11-28 16:47:17
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madonion

金虫 (正式写手)

非常关注啊,不过cuda编程痛苦啊
4楼2008-11-28 22:53:41
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yalefield

金虫 (文坛精英)

老汉一枚

引用回帖:
Originally posted by madonion at 2008-11-28 22:53:
非常关注啊,不过cuda编程痛苦啊

总比生孩子容易些
5楼2008-11-29 01:07:09
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madonion

金虫 (正式写手)

记得我最开始对cell感兴趣看了看cell,后来出了cuda,我加了个cuda的群,我天真的问:“俺把cublas和cufft和俺自己的代码连接一下是不是就行了”,被好一顿鄙视。研究了一阵cuda无所成。后来又回到cell,发现自己能买起的cell开发平台只有ps3,性能如今已经不行了,还不如x86集群省事。于是一边用ps3爽着mgs4一边等着别人开发现成的。神啊,给俺个好用的cuda上的dft代码吧.
6楼2008-11-29 22:54:09
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whitewatercn

银虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by yalefield at 2008-11-28 16:47:
俺瞎猜:就是让AutoDock在GPU上运行。

没错,就是让GPU运行部分autodock计算,这叫GPGPU(General-Purpose computation on GPUs),有了CUDA,编程变得更加简单

[ Last edited by whitewatercn on 2008-12-3 at 15:20 ]
7楼2008-12-01 08:44:01
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zyy816

至尊木虫 (著名写手)

关注了几天得出结论
所谓GPU加速实际上是利用GPU多处理器的优势,对计算过程的瓶颈进行加速。就是保持整个程序结构不变,把程序结构中计算量最大部分分成多个线程,让GPU的多核心计算,达到加速目的。
8楼2009-01-10 14:33:30
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