使用GPU加速RELION进行生物结构解析

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。


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