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使用GPU加速RELION進(jìn)行生物結(jié)構(gòu)解析

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2022-06-22 10:06 ? 次閱讀
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NVIDIA 與智東西公開(kāi)課共同策劃推出「GPU 加速高性能計(jì)算(HPC)經(jīng)典應(yīng)用在線研討會(huì)」。研討會(huì)將聚焦經(jīng)典高性能計(jì)算和科學(xué)計(jì)算應(yīng)用,以及如何在 GPU 平臺(tái)更好的加速這些應(yīng)用。

6 月 22 日,「GPU 加速高性能計(jì)算(HPC)經(jīng)典應(yīng)用在線研討會(huì)」第二場(chǎng)將開(kāi)講。

此次研討會(huì)將重點(diǎn)探討冷凍電鏡三維圖像數(shù)據(jù)處理軟件 RELION、電子結(jié)構(gòu)計(jì)算和納米尺度材料建模的開(kāi)源計(jì)算軟件包 Quantum Espresso 和 HPC 數(shù)據(jù)可視化工具 ParaView & IndeX 在 GPU 上的安裝、部署和優(yōu)化加速方法。

主要內(nèi)容

高性能計(jì)算在重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)的前沿基礎(chǔ)科學(xué)研究領(lǐng)域已逐漸成為不可或缺的重要手段之一。從分子動(dòng)力學(xué)模擬、生物制藥、材料電子結(jié)構(gòu)計(jì)算、材料模擬到生命科學(xué),都離不開(kāi)高性能計(jì)算的支持。

高性能計(jì)算和科學(xué)計(jì)算的過(guò)程往往伴隨著龐大的數(shù)據(jù)量以及高計(jì)算力需求,也誕生了一些面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用軟件,比如 LAMMPS、 GROMACS、 VASP 和 NAMD 等,能夠幫助科學(xué)家跨領(lǐng)域開(kāi)展工作,加快科學(xué)發(fā)現(xiàn)速度。

這些應(yīng)用軟件都針對(duì) GPU 進(jìn)行了專門(mén)優(yōu)化,同時(shí)可以借助 CUDA、 OpenACC 和 GPU 加速的數(shù)學(xué)庫(kù)來(lái)提升運(yùn)行效率。因此,科學(xué)家可以利用 GPU 實(shí)現(xiàn)更快的結(jié)果,同時(shí)大幅減少編程工作量。有實(shí)踐表明,針對(duì)分子動(dòng)力學(xué)、量子化學(xué)、生命科學(xué)等前沿基礎(chǔ)科學(xué)研究,代碼在 GPU 上的運(yùn)行速度將能提升 3~10 倍。

本次研討會(huì)將重點(diǎn)探討冷凍電鏡三維圖像數(shù)據(jù)處理軟件 RELION、電子結(jié)構(gòu)計(jì)算和納米尺度材料建模的開(kāi)源計(jì)算軟件包 Quantum Espresso 和 HPC 數(shù)據(jù)可視化工具 ParaView & IndeX 在 GPU 上的安裝、部署和優(yōu)化加速方法。

在線研討會(huì)時(shí)間

6 月 22 日,星期三,13:30 – 16:15

重磅話題

使用 GPU 加速 RELION 進(jìn)行生物結(jié)構(gòu)解析

GPU 加速 Quantum Espresso 進(jìn)展及應(yīng)用

GPU 加速 ParaView & IndeX 可視化體數(shù)據(jù)

演講嘉賓

石道辰

NVIDIA 解決方案架構(gòu)師

負(fù)責(zé) NVIDIA 高校與教育科研的合作項(xiàng)目與研究。主要研究與工作方向涵蓋高性能計(jì)算編程實(shí)現(xiàn)與 CUDA/OpenACC 程序優(yōu)化;高性能計(jì)算或者人工智能在生物學(xué)當(dāng)中的應(yīng)用;深度學(xué)習(xí)與系統(tǒng)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、視頻分析等。

況呂林

NVIDIA 解決方案架構(gòu)師

負(fù)責(zé) NVIDIA 教育科研等行業(yè) GPU 計(jì)算解決方案設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究,方向包括 GPU 在高性能計(jì)算、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用, CUDA/OpenACC 的應(yīng)用程序移植和性能優(yōu)化, GPU 的分布式并行計(jì)算加速等方面。

匡磊

NVIDIA 解決方案架構(gòu)師

曾就讀于北京郵電大學(xué)、美國(guó)哥倫比亞大學(xué),主要方向?yàn)?a target="_blank">機(jī)器人與人工智能,高性能可視化等。

原文標(biāo)題:公開(kāi)課 | GPU 加速高性能計(jì)算經(jīng)典應(yīng)用研討會(huì) (二)

文章出處:【微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:公開(kāi)課 | GPU 加速高性能計(jì)算經(jīng)典應(yīng)用研討會(huì) (二)

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