GPUGrid: differenze tra le versioni

Versione delle 05:34, 7 mar 2018

Versione attuale delle 17:26, 1 mag 2019

(2 versioni intermedie di 2 utenti non mostrate)

Riga 3:

'''GPUGRID''' è un progetto di [[calcolo distribuito]] gestito dal Multiscale Lab di Giovanni de Fabritiis e ospitato presso l'[[Università Pompeu Fabra]], che funziona tramite la piattaforma [[Berkeley Open Infrastructure for Network Computing|BOINC]]. Esso svolge simulazioni di [[dinamica molecolare]] di tipo "full-atom", ossia che tengono conto delle interazioni dei singoli atomi delle molecole studiate. Lo scopo del progetto è di migliorare la comprensione delle dinamiche molecolari delle [[proteina|proteine]] e delle altre molecole, perché i malfunzionamenti di questi meccanismi portano l'organismo a sviluppare le varie patologie.

La richiesta di risorse computazionali risulta essere molto elevata a causa dell'alto numero di variabili considerate. Inizialmente progettate per funzionare sul [[Cell (processore)|processore Cell]] della [[PlayStation 3]], successivamente le applicazioni sono state [[porting|portate]] anche sulle [[scheda video|schede grafiche]] [[Nvidia]] compatibili con [[CUDA]]. Queste ultime infatti sono dotate di [[Graphics Processing Unit|GPU]] con un elevato numero di [[Stream processing|stream processor]] e possono perciò eseguire moltissime [[FLOPS|operazioni]] contemporaneamente. ACEMD, l'applicazione creata dal Multiscale Lab, può utilizzare file di input provenienti da CHARMM e da AMBER.<ref>{{collegamentoCita web interrotto|1url=[http://multiscalelab.org/acemd |titolo=Pagina dell'applicazione ACEMD] |dateaccesso=dicembre15 aprile 2010 |urlarchivio=https://web.archive.org/web/20081121103813/http://multiscalelab.org/acemd |dataarchivio=21 novembre 20172008 |boturlmorto=InternetArchiveBotsì }}</ref>

Nonostante l'uso delle GPU rimanga la principale risorsa per la ricerca, recentemente è stato introdotto un applicativo per CPU (e solo per sistemi Linux) che va a simulare problemi di [[chimica quantistica]].

Attualmente il progetto conta circa 34000 utenti e 6000 host, per un totale medio giornaliero di 211 TeraFLOPS.<ref>[http://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=ps3grid Statistiche GPUGrid su BOINCStats (Ottobre 2017)] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20100205131012/http://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=ps3grid |data=5 febbraio 2010 }}</ref>

Attualmente il progetto conta circa 34000 utenti e 6000 host, per un totale medio giornaliero di 211 TeraFLOPS.<ref>[httphttps://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=ps3grid Statistiche GPUGrid su BOINCStats (Ottobre 2017)] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20100205131012/http://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=ps3grid |data=5 febbraio 2010 }}</ref>

== Esperimenti correnti ==

Al momento su GPUGrid vengono svolte le seguenti ricerche:<ref>[httphttps://www.gpugrid.net/science.php Esperimenti]</ref>

* Simulazione molecolare del recettore della dopamina D2 sotto condizioni di forza ionica a livello fisiologico

Line 25 ⟶ 27:

== Collegamenti esterni ==

* {{cita web|httphttps://www.gpugrid.net/|Il sito di GPUGRID}}

* {{cita web|httphttps://boinc.berkeley.edu/|Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC)}}

{{Biologia molecolare}}

{{Portale|Biologia|chimica|informatica}}