Modelado molecular en GPU

Simulación de líquido iónico en GPU ( Abalone )

El modelado molecular en GPU es la técnica de utilizar una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para simulaciones moleculares . ^[1]

En 2007, NVIDIA presentó tarjetas de video que podían usarse no solo para mostrar gráficos sino también para cálculos científicos. Estas tarjetas incluyen muchas unidades aritméticas (a partir de 2016 ^[actualizar], hasta 3.584 en Tesla P100) trabajando en paralelo. Mucho antes de este evento, la potencia computacional de las tarjetas de video se usaba exclusivamente para acelerar los cálculos gráficos. Lo novedoso es que NVIDIA hizo posible desarrollar programas paralelos en una interfaz de programación de aplicaciones (API) de alto nivel llamada CUDA . Esta tecnología simplificó sustancialmente la programación al permitir escribir programas en C / C++ . Más recientemente, OpenCL permite la aceleración de GPU multiplataforma .

Entre las aplicaciones beneficiosas de esta tecnología se encuentran los cálculos de química cuántica ^[2]^[3]^[4]^[5]^[6]^[7] y las simulaciones de mecánica molecular ^[8]^[9]^[10] ( modelado molecular en términos de mecánica clásica ). Las tarjetas de vídeo pueden acelerar los cálculos decenas de veces, por lo que un PC con una tarjeta de este tipo tiene una potencia similar a la de un conjunto de estaciones de trabajo basadas en procesadores comunes.

Software de modelado molecular acelerado por GPU

Programas

Abulón – Dinámica molecular (referencia)
ACEMD sobre GPU desde 2009 Benchmark
Versión AMBER sobre GPU
Versión de Ascalaph en GPU: GPU Ascalaph Liquid
AutoDock – Acoplamiento molecular
Programa ab initio BigDFT basado en wavelet
BrianQC Química cuántica ( HF y DFT ) y mecánica molecular
Cribado virtual basado en ligandos Blaze
CHARMM – Dinámica molecular [1]
Dinámica molecular ab initio de CP2K
Desmond (software) sobre GPU, estaciones de trabajo y clústeres
Firefly (anteriormente PC GAMESS)
ROCS rápidos
GOMC: motor de simulación Monte Carlo optimizado para GPU
GPIUTMD – Procesadores gráficos para dinámica de múltiples partículas
GPUMD: un código de dinámica molecular liviano y de uso general
GROMACS en GPU ^[11]
HALMD – Paquete MD de gran escala y alta aceleración
HOOMD-blue Archivado el 11 de noviembre de 2011 en Wayback Machine – Dinámica de múltiples partículas orientada a objetos altamente optimizada: edición azul
LAMMPS versión para GPU: lámparas para aceleradores
Código optimizado para GPU basado en LIO DFT - [2]
Octopus tiene soporte para OpenCL.
oxDNA: simulaciones de ADN y ARN de grano grueso en GPU
PWmat – Simulaciones de la teoría funcional de la densidad de ondas planas
RUMD - Dinámica molecular de la Universidad de Roskilde ^[12]
TeraChem – Química cuántica y dinámica molecular ab initio
TINKER en GPU. ^[13]
Versiones de VMD y NAMD en GPU
YASARA ejecuta simulaciones MD en todas las GPU utilizando OpenCL .

API

BrianQC: tiene una API de nivel C abierta para simulaciones de química cuántica en GPU, proporciona una versión acelerada por GPU de Q-Chem y PSI
OpenMM: una API para acelerar la dinámica molecular en GPU. La versión 1.0 ofrece una versión acelerada por GPU de GROMACS
mdcore – una biblioteca independiente de la plataforma de código abierto para simulaciones de dinámica molecular en arquitecturas paralelas modernas de memoria compartida .

Proyectos de computación distribuida

Infraestructura de supercomputación distribuida GPUGRID
Proyecto de computación distribuida Folding@home
Experimento de detección virtual a gran escala Exscalate4Cov

Véase también

Referencias

^ Stone JE, Phillips JC, Freddolino PL, Hardy DJ, Trabuco LG, Schulten K (diciembre de 2007). "Aceleración de aplicaciones de modelado molecular con procesadores gráficos". Journal of Computational Chemistry . 28 (16): 2618–2640. CiteSeerX 10.1.1.466.3823 . doi :10.1002/jcc.20829. PMID 17894371. S2CID 15313533.
^ Yasuda K (agosto de 2008). "Aceleración de cálculos funcionales de densidad con unidad de procesamiento gráfico". Revista de teoría y computación química . 4 (8): 1230–1236. doi :10.1021/ct8001046. PMID 26631699.
^ Yasuda K (febrero de 2008). "Evaluación integral de dos electrones en la unidad de procesamiento gráfico". Journal of Computational Chemistry . 29 (3): 334–342. CiteSeerX 10.1.1.498.364 . doi :10.1002/jcc.20779. PMID 17614340. S2CID 8078401.
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^ Yousif RH (2020). "Explorando las interacciones moleculares entre la neoculina y los receptores humanos del gusto dulce a través de enfoques computacionales" (PDF) . Sains Malaysiana . 49 (3): 517–525. doi : 10.17576/jsm-2020-4903-06 .
^ Bailey N, Ingebrigtsen T, Hansen JS, Veldhorst A, Bøhling L, Lemarchand C, et al. (14 de diciembre de 2017). "RUMD: Un paquete de dinámica molecular de propósito general optimizado para utilizar hardware de GPU hasta unos pocos miles de partículas". SciPost Physics . 3 (6): 038. arXiv : 1506.05094 . Bibcode :2017ScPP....3...38B. doi : 10.21468/SciPostPhys.3.6.038 . ISSN 2542-4653. S2CID 43964588.
^ Harger M, Li D, Wang Z, Dalby K, Lagardère L, Piquemal JP, et al. (septiembre de 2017). "Tinker-OpenMM: Energías libres alquímicas absolutas y relativas utilizando AMOEBA en GPU". Journal of Computational Chemistry . 38 (23): 2047–2055. doi :10.1002/jcc.24853. PMC 5539969 . PMID 28600826.

Enlaces externos

Más enlaces sobre química clásica y cuántica en GPU

[1] Stone JE, Phillips JC, Freddolino PL, Hardy DJ, Trabuco LG, Schulten K (diciembre de 2007). "Aceleración de aplicaciones de modelado molecular con procesadores gráficos". Journal of Computational Chemistry . 28 (16): 2618–2640. CiteSeerX 10.1.1.466.3823 . doi :10.1002/jcc.20829. PMID 17894371. S2CID 15313533.

[2] Yasuda K (agosto de 2008). "Aceleración de cálculos funcionales de densidad con unidad de procesamiento gráfico". Revista de teoría y computación química . 4 (8): 1230–1236. doi :10.1021/ct8001046. PMID 26631699.

[3] Yasuda K (febrero de 2008). "Evaluación integral de dos electrones en la unidad de procesamiento gráfico". Journal of Computational Chemistry . 29 (3): 334–342. CiteSeerX 10.1.1.498.364 . doi :10.1002/jcc.20779. PMID 17614340. S2CID 8078401.

[4] Vogt L, Olivares-Amaya R, Kermes S, Shao Y, Amador-Bedolla C, Aspuru-Guzik A (marzo de 2008). "Aceleración de la resolución de la identidad de los cálculos de química cuántica de Møller-Plesset de segundo orden con unidades de procesamiento gráfico". The Journal of Physical Chemistry A . 112 (10): 2049–2057. Bibcode :2008JPCA..112.2049V. doi :10.1021/jp0776762. PMID 18229900. S2CID 4566211.

[5] Ufimtsev IS, Martínez TJ (febrero de 2008). "Química cuántica en unidades de procesamiento gráfico. 1. Estrategias para la evaluación integral de dos electrones". Journal of Chemical Theory and Computation . 4 (2): 222–231. doi :10.1021/ct700268q. PMID 26620654.

[6] Ivan S. Ufimtsev y Todd J. Martinez (2008). "Unidades de procesamiento gráfico para química cuántica". Computing in Science & Engineering . 10 (6): 26–34. Bibcode :2008CSE....10f..26U. doi :10.1109/MCSE.2008.148. S2CID 10225262.

[7] Tornai GJ, Ladjánszki I, Rák Á, Kis G, Cserey G (octubre de 2019). "Cálculo de integrales químicas cuánticas de dos electrones mediante la aplicación de tecnología de compilador en GPU". Revista de teoría y computación química . 15 (10): 5319–5331. doi :10.1021/acs.jctc.9b00560. PMID 31503475. S2CID 202555796.

[8] Joshua A. Anderson; Chris D. Lorenz; A. Travesset (2008). "Simulaciones de dinámica molecular de propósito general completamente implementadas en unidades de procesamiento gráfico". Journal of Computational Physics . 227 (10): 5342–5359. Bibcode :2008JCoPh.227.5342A. CiteSeerX 10.1.1.552.2883 . doi :10.1016/j.jcp.2008.01.047.

[9] Christopher I. Rodrigues; David J. Hardy; John E. Stone; Klaus Schulten y Wen-Mei W. Hwu. (2008). "Aceleración de potenciales de pares de corte mediante GPU para aplicaciones de modelado molecular". En CF'08: Actas de la Conferencia de 2008 sobre las Fronteras de la Computación, Nueva York, NY, EE. UU .: 273–282.

[10] Peter H. Colberg; Felix Höfling (2011). "Simulaciones altamente aceleradas de dinámicas vítreas usando GPU: advertencias sobre precisión de punto flotante limitada". Comput. Phys. Commun . 182 (5): 1120–1129. arXiv : 0912.3824 . Código Bibliográfico : 2011CoPhC.182.1120C. doi : 10.1016/j.cpc.2011.01.009. S2CID 7173093.

[11] Yousif RH (2020). "Explorando las interacciones moleculares entre la neoculina y los receptores humanos del gusto dulce a través de enfoques computacionales" (PDF) . Sains Malaysiana . 49 (3): 517–525. doi : 10.17576/jsm-2020-4903-06 .

[12] Bailey N, Ingebrigtsen T, Hansen JS, Veldhorst A, Bøhling L, Lemarchand C, et al. (14 de diciembre de 2017). "RUMD: Un paquete de dinámica molecular de propósito general optimizado para utilizar hardware de GPU hasta unos pocos miles de partículas". SciPost Physics . 3 (6): 038. arXiv : 1506.05094 . Bibcode :2017ScPP....3...38B. doi : 10.21468/SciPostPhys.3.6.038 . ISSN 2542-4653. S2CID 43964588.

[13] Harger M, Li D, Wang Z, Dalby K, Lagardère L, Piquemal JP, et al. (septiembre de 2017). "Tinker-OpenMM: Energías libres alquímicas absolutas y relativas utilizando AMOEBA en GPU". Journal of Computational Chemistry . 38 (23): 2047–2055. doi :10.1002/jcc.24853. PMC 5539969 . PMID 28600826.