0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

使用GPU加速RELION进行生物结构解析

NVIDIA英伟达企业解决方案 来源:NVIDIA英伟达企业解决方案 作者:NVIDIA英伟达企业解 2022-06-22 10:06 次阅读

NVIDIA 与智东西公开课共同策划推出「GPU 加速高性能计算(HPC)经典应用在线研讨会」。研讨会将聚焦经典高性能计算和科学计算应用,以及如何在 GPU 平台更好的加速这些应用。

6 月 22 日,「GPU 加速高性能计算(HPC)经典应用在线研讨会」第二场将开讲。

此次研讨会将重点探讨冷冻电镜三维图像数据处理软件 RELION、电子结构计算和纳米尺度材料建模的开源计算软件包 Quantum Espresso 和 HPC 数据可视化工具 ParaView & IndeX 在 GPU 上的安装、部署和优化加速方法。

主要内容

高性能计算在重大科学发现的前沿基础科学研究领域已逐渐成为不可或缺的重要手段之一。从分子动力学模拟、生物制药、材料电子结构计算、材料模拟到生命科学,都离不开高性能计算的支持。

高性能计算和科学计算的过程往往伴随着庞大的数据量以及高计算力需求,也诞生了一些面向不同领域的应用软件,比如 LAMMPS、 GROMACS、 VASP 和 NAMD 等,能够帮助科学家跨领域开展工作,加快科学发现速度。

这些应用软件都针对 GPU 进行了专门优化,同时可以借助 CUDA、 OpenACC 和 GPU 加速的数学库来提升运行效率。因此,科学家可以利用 GPU 实现更快的结果,同时大幅减少编程工作量。有实践表明,针对分子动力学、量子化学、生命科学等前沿基础科学研究,代码在 GPU 上的运行速度将能提升 3~10 倍。

本次研讨会将重点探讨冷冻电镜三维图像数据处理软件 RELION、电子结构计算和纳米尺度材料建模的开源计算软件包 Quantum Espresso 和 HPC 数据可视化工具 ParaView & IndeX 在 GPU 上的安装、部署和优化加速方法。

在线研讨会时间

6 月 22 日,星期三,13:30 – 16:15

重磅话题

使用 GPU 加速 RELION 进行生物结构解析

GPU 加速 Quantum Espresso 进展及应用

GPU 加速 ParaView & IndeX 可视化体数据

演讲嘉宾

石道辰

NVIDIA 解决方案架构师

负责 NVIDIA 高校与教育科研的合作项目与研究。主要研究与工作方向涵盖高性能计算编程实现与 CUDA/OpenACC 程序优化;高性能计算或者人工智能在生物学当中的应用;深度学习与系统应用、计算机视觉视频分析等。

况吕林

NVIDIA 解决方案架构师

负责 NVIDIA 教育科研等行业 GPU 计算解决方案设计与应用研究,方向包括 GPU 在高性能计算、深度学习和数据科学等领域的应用, CUDA/OpenACC 的应用程序移植和性能优化, GPU 的分布式并行计算加速等方面。

匡磊

NVIDIA 解决方案架构师

曾就读于北京邮电大学、美国哥伦比亚大学,主要方向为机器人与人工智能,高性能可视化等。

原文标题:公开课 | GPU 加速高性能计算经典应用研讨会 (二)

文章出处:【微信公众号:NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

审核编辑:汤梓红

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • NVIDIA
    +关注

    关注

    14

    文章

    5094

    浏览量

    104071
  • gpu
    gpu
    +关注

    关注

    28

    文章

    4807

    浏览量

    129605
  • 高性能计算
    +关注

    关注

    0

    文章

    84

    浏览量

    13489

原文标题:公开课 | GPU 加速高性能计算经典应用研讨会 (二)

文章出处:【微信号:NVIDIA-Enterprise,微信公众号:NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    相关推荐

    GPU加速计算平台的优势

    传统的CPU虽然在日常计算任务中表现出色,但在面对大规模并行计算需求时,其性能往往捉襟见肘。而GPU加速计算平台凭借其独特的优势,吸引了行业内人士的广泛关注和应用。下面,AI部落小编为大家分享GPU
    的头像 发表于 02-23 16:16 85次阅读

    EtherCAT数据帧结构解析

    物理层和常规的以太网卡,通过独特的数据帧结构和处理机制,实现了基于EtherNet的实时控制。本文将深入探讨EtherCAT的数据帧结构,从帧的组成、子报文的结构、工作计数器的功能到数据帧的传输和处理机制,全面
    的头像 发表于 02-02 17:42 358次阅读

    GPU加速云服务器怎么用的

    GPU加速云服务器是将GPU硬件与云计算服务相结合,通过云服务提供商的平台,用户可以根据需求灵活租用带有GPU资源的虚拟机实例。那么,GPU
    的头像 发表于 12-26 11:58 157次阅读

    《CST Studio Suite 2024 GPU加速计算指南》

    许可证模型的加速令牌或SIMULIA统一许可证模型的SimUnit令牌或积分授权。 4. GPU计算的启用 - 交互式模拟:通过加速对话框启用,打开求解器对话框,点击“加速”按钮,打
    发表于 12-16 14:25

    NPU与GPU的性能对比

    它们在不同应用场景下的表现。 一、设计初衷与优化方向 NPU : 专为加速AI任务而设计,包括深度学习和推理。 针对神经网络的计算模式进行了优化,能够高效地执行矩阵乘法、卷积等操作。 拥有众多小型处理单元,配备专门的内存体系结构
    的头像 发表于 11-14 15:19 2553次阅读

    PyTorch GPU 加速训练模型方法

    在深度学习领域,GPU加速训练模型已经成为提高训练效率和缩短训练时间的重要手段。PyTorch作为一个流行的深度学习框架,提供了丰富的工具和方法来利用GPU进行模型训练。 1. 了解
    的头像 发表于 11-05 17:43 735次阅读

    GPU深度学习应用案例

    GPU在深度学习中的应用广泛且重要,以下是一些GPU深度学习应用案例: 一、图像识别 图像识别是深度学习的核心应用领域之一,GPU加速图像识别模型训练方面发挥着关键作用。通过利用
    的头像 发表于 10-27 11:13 581次阅读

    GPU加速计算平台是什么

    GPU加速计算平台,简而言之,是利用图形处理器(GPU)的强大并行计算能力来加速科学计算、数据分析、机器学习等复杂计算任务的软硬件结合系统。
    的头像 发表于 10-25 09:23 337次阅读

    有没有大佬知道NI vision 有没有办法通过gpu和cuda来加速图像处理

    有没有大佬知道NI vision 有没有办法通过gpu和cuda来加速图像处理
    发表于 10-20 09:14

    深度学习GPU加速效果如何

    图形处理器(GPU)凭借其强大的并行计算能力,成为加速深度学习任务的理想选择。
    的头像 发表于 10-17 10:07 302次阅读

    【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析」阅读体验】--全书概览

    GPU、NPU,给我们剖析了算力芯片的微架构。书中有对芯片方案商处理器的讲解,理论联系实际,使读者能更好理解算力芯片。 全书共11章,由浅入深,较系统全面进行讲解。下面目录对全书内容有一个整体了解
    发表于 10-15 22:08

    GPU云服务器架构解析及应用优势

    GPU云服务器作为一种高性能计算资源,近年来在人工智能、大数据分析、图形渲染等领域得到了广泛应用。它结合了云计算的灵活性与GPU的强大计算能力,为企业和个人用户提供了一种高效、便捷的计算解决方案。下面我们将从架构解析和技术优势两
    的头像 发表于 08-14 09:43 544次阅读

    主流GPU/TPU集群组网方案深度解析

    用于连接 GPU 服务器中的 8 个 GPU 的 NVLink 交换机也可以用于构建连接 GPU 服务器之间的交换网络。Nvidia 在 2022 年的 Hot Chips 大会上展示了使用 NVswitch 架构连接 32 个
    发表于 04-24 10:05 1145次阅读
    主流<b class='flag-5'>GPU</b>/TPU集群组网方案深度<b class='flag-5'>解析</b>

    SoC封装结构和CPU、GPU封装结构的区别

    SoC封装结构、CPU封装结构GPU封装结构在设计和功能上存在显著的差异,这主要体现在它们的集成度、功能特性和应用场景上。
    的头像 发表于 03-28 14:39 1149次阅读

    GPU CUDA 编程的基本原理是什么

    神经网络能加速的有很多,当然使用硬件加速是最可观的了,而目前除了专用的NPU(神经网络加速单元),就属于GPU对神经网络加速效果最好了
    的头像 发表于 03-05 10:26 992次阅读
    <b class='flag-5'>GPU</b> CUDA 编程的基本原理是什么