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whitewatercn

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[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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