생명공학
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Bio Workbench

 

생명과학 및 계산화학자들은 NVIDIA® Tesla™ Bio Workbench를 사용하여 생화학 연구의 한계를 허물고 있습니다. 새로운 Tesla Bio Workbench는 NVIDIA Tesla 프로세서를 사용하여 표준 PC를 “계산 연구실”로 변모시킴으로써 신약 발견 및 DNA 염기서열 분석 등의 분야에서 복잡한 생명과학 코드를 10~20배 더 빠르게 실행시켜줍니다. 슈퍼컴퓨터에서만 가능했던 복잡한 분자 시물레이션을 이제 개별 워크스테이션에서 실행할 수 있게 되어 연구 워크플로우가 최적화되고 빠르게 진척됩니다.

 

분자동역학, 양자화학 연구를 위한 솔루션, 시스템에 대한 문의는 미루웨어에서 성실히 답변드리도록 하겠습니다.

 

 

분자역학 및 양자화학

AMBER

GROMACS

HOOMD

LAMMPS

NAMD

TeraChem

VMD

GROMOS (출시 예정)

 

Bio Informatics

GPU-HMMER (출시 예정)

MUMmerGPU (출시 예정)

CUDA-SmithWaterman (출시 예정)

 

 

AMBER

AMBER의 Generalized Born PMEMD 시뮬레이션이 CUDA 지원 GPU를 통해 더욱 가속화됩니다. CUDA 아키텍처를 기반으로 하는 Tesla GPU 컴퓨팅 솔루션과 결합하여 7배에서 8배까지 속도가 향상됩니다.

다운로드 및 설치

 

 

벤치마킹 데이터

두 시스템의 크기에 대한 Generalized Born 시뮬레이션 벤치마킹 데이터를 보여주고 있습니다.

Particle-Mesh-Ewald (PME) Reaction-Field Cutoffs
  데이터 제공: 샌디에이고 슈퍼컴퓨팅 센터

기술 문서 및 프레젠테이션

토론 포럼

인터뷰 / 비디오

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
  • GPUs
    • 1 Tesla C1060 GPU 컴퓨팅 (AMBER CUDA 버전은 지금까지 단일 GPU 지원)
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33 GHz x86 CPU
    • >16 GB (Tesla C1060 GPU당 4 GB 메인 메모리)
  • 해당 사항 없음(AMBER CUDA 버전은 아직 MPI를 지원하지 않음)

 

 

GROMACS

GROMACS는 복잡하고 다양하게 결합되어 상호작용하는 단백질, 지질 및 핵산 등의 생화학 분자 시뮬레이션에 주로 사용하기 위해 설계된 분자 역학 패키지입니다. 현재 GPU 가속화를 지원하는 GROMACS의 CUDA 포트를 베타 버전으로 제공하고 있으며 임의적 비결합 상호작용 형태인 PME (Particle-Mesh-Ewald)와 Implicit Solvent Generalized Born 방법을 지원합니다.

다운로드 및 설치

벤치마킹 데이터

GROMACS의 CUDA 버전은 현재 단일 GPU를 지원하며 다음과 같은 결과를 제공합니다.

Particle-Mesh-Ewald (PME) Reaction-Field Cutoffs
  데이터 제공: Biomembrane Research 스톡홀름 센터

기술 문서

토론 포럼

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
  • GPUs
    • 1 Tesla C1060 GPU 컴퓨팅 (GROMACS CUDA 버전은 지금까지 단일 GPU 지원)
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33 GHz x86 CPU
    • >16 GB (Tesla C1060 GPU당 4 GB 메인 메모리)
  • 해당 사항 없음(GROMACS CUDA 버전은 아직 MPI를 지원하지 않음)

 

 

HOOMD

 

HOOMD-블루는 NVIDIA GPU에서 혁신적인 CUDA 아키텍처를 활용하도록 개발된 범용의 입자 역학 패키지입니다. 이 패키지에는 다양한 역장(Force Field)과 적분기가 포함되어 있으며, 개체지향 구조로 설계되어 다른 역장 및 적분기를 추가하는 것이 용이합니다.

다운로드 및 설치

벤치마킹 데이터

HOOMD-블루 페이지에서 자세한 벤치마크 결과를 제공합니다. HOOMD-블루를 실행하는 하나의 Tesla GPU는 32개의 CPU 코어 보다 우수한 성능을 발휘합니다.

HOOMD on GPUs vs LAMMPS on 32 CPU cores
데이터 제공: 미시건 대학

기술 문서

사례 연구

  • NCSA, 2009년 11월: NCSA Lincoln 클러스터의 GPU는 세제 및 약물 전달 시스템 개발에 유용하게 이용되는 분자 역학 시뮬레이션을 빠르게 처리합니다.

토론 포럼

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
  • GPUs
    • 4 Tesla C1060 GPU 컴퓨팅
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33 GHz x86 CPU
    • >16 GB (Tesla C1060 GPU당 4 GB 메인 메모리)
  • 해당 사항 없음(HOOMD는 아직 MPI를 지원하지 않음)

 

 

LAMMPS

LAMMPS는 병렬 시스템 환경에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 개발된 분자 역학 패키지입니다. CUDA용 LAMMPS는 GPU를 활용하여 강력한 계산 성능을 발휘함으로써 더욱 가속화된 성능을 제공합니다.

다운로드 및 설치

  • GPU LAMMPS
    • GPU LAMMPS 코드는 MPI를 지원하며 대규모 GPU 클러스터로 확장이 가능합니다.

벤치마킹 데이터

아래 결과로부터 확인할 수 있는 것처럼 GPU에서 LAMMPS는 매우 우수한 확장성을 보여줍니다. GPU-LAMMPS를 실행하는 2개의 Tesla GPU는 24개의 CPU보다도 우수한 성능을 보여줍니다.

LAMMPS Results on CPU vs GPU Clusters
Scott Hampton 및 Pratul K. Agarwal,Oak Ridge National Laboratory 데이터 제공

기술 문서 및 프레젠테이션

토론 포럼

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
  • GPUs
    • Tesla C1060 GPU 4개
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33+ GHz x86 CPU
    • >16 GB (Tesla C1060 GPU당 4GB 메인 메모리)
  • 노드당 GPU
    • Tesla S1070 (1U에 GPU 4개) 또는 M1060 GPU를 탑재한 하이브리드 서버
  • CPU 및 메인 메모리
    • 서버당 2.33GHz x86 CPU
    • 서버당 16GB

 

 

NAMD

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

벤치마킹 데이터

다음 결과에서 볼 수 있는 것처럼, NAMD는 Tesla GPU 클러스터에서 매우 우수한 확장성을 보여줍니다.

NAMD Results on CPU vs GPU Clusters
데이터 제공: 이론 및 전산 생물 물리학 그룹, UIUC

기술 문서

UIUC 웹 사이트에서NAMDVMD의 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

토론 포럼

인터뷰 / 비디오

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
  • GPUs
    • 4 Tesla C1060 GPU 컴퓨팅
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33 GHz x86 CPU
    • >16 GB (Tesla C1060 GPU당 4 GB 메인 메모리)
  • 노드당 GPU
    • Tesla S1070(1U에 4 GPU 시스템 탑재) 또는 M1060 GPU 탑재 하이브리드 서버
  • CPU 및 메인 메모리
    • 서버당 2.33 GHz x86 CPU
    • 서버당 16 GB

 

 

TeraChem

TeraChem은 처음부터 NVIDIA GPU의 대규모 병렬 CUDA 아키텍처를 활용하도록 특별히 개발된 최초의 범용 양자 화학 소프트웨어 패키지입니다. 현재 TeraChem은 밀도 범함수 이론 (DFT)과 Hartree-Fock (HF) 방법을 지원합니다.

다운로드 및 설치

벤치마킹 데이터

TeraChem은 p-스레드를 사용하고 다수의 GPU를 지원하며, 곧 MPI도 지원할 예정입니다. 4개의 Tesla GPU로 구성된 워크스테이션은 GAMESS를 실행하는 256개의 쿼드 코어 CPU보다 우수한 성능을 발휘합니다.

Speedup of TeraChem on GPU vs GAMESS on CPU
데이터 제공: PetaChem

기술 문서

토론 포럼

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
  • GPUs
    • 4 Tesla C1060 GPU 컴퓨팅
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33 GHz x86 CPU
    • >16 GB (Tesla C1060 GPU당 4 GB 메인 메모리)
  • 해당 사항 없음(TeraChem은 아직 MPI를 지원하지 않음)

 

 

VMD

VMD는 3D 그래픽 및 내장 스크립트를 이용하여 대규모 생체 분자 시스템을 표시하고, 이를 애니메이션으로 표현하거나 분석하기 위한 분자 시각화 프로그램입니다. VMD에 포함된 다양한 핵심 커널과 어플리케이션은 NVIDIA GPU의 대규모 병렬 CUDA 아키텍처를 활용하고 있습니다. 이러한 어플리케이션에서 NVIDIA CUDA GPU를 사용하면 CPU에서 실행하는 경우와 비교했을 때, 20~100배 더 빠른 성능을 제공합니다. 아래에서 보다 자세한 내용을 살펴보십시오.

다운로드 및 설치

벤치마킹 데이터

Molecular Orbital Computation in VMD
데이터 제공: 이론 및 전산 생물 물리학 그룹, UIUC

NVIDIA의 분자 역학 수직 솔루션 페이지에서 GPU를 사용해 VMD에서 얻은 몇 가지 세부적인 벤치마크 결과를 제공합니다.

프레젠테이션

토론 포럼

인터뷰 / 비디오

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
  • GPUs
    • 4 Tesla C1060 GPU 컴퓨팅 + 시각화를 위한 온보드 GPU
    • 또는 3 Tesla C1060 GPU + 시각화를 위한 1 Quadro FX5800 GPU
  • CPU 및 메인 메모리
    • 2.33 GHz x86 CPU
    • Tesla C1060 GPU당 4 GB 메인 메모리
  • 해당 사항 없음(VMD는 데스크톱 시각화 어플리케이션)