Iris Coleman
23. Okt. 2024 19:45
Die neuesten GPU-Optimierungstechniken von NVIDIA, darunter CUDA Graphs und C++-Coroutinen, versprechen, die pharmazeutische Forschung durch die Verbesserung von Molekulardynamiksimulationen zu beschleunigen.
Die Pharmaindustrie erlebt einen Wandel, da NVIDIA fortschrittliche GPU-Optimierungstechniken vorstellt, um die Prozesse der Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Laut NVIDIA Technical Blog sind diese Innovationen dazu geeignet, die Effizienz von Molekulardynamiksimulationen, einem entscheidenden Bestandteil der Pharmaforschung, zu steigern.
Verbesserung der Recheneffizienz
Jiqun Tu, ein leitender Entwickler und Technologieingenieur bei NVIDIA, teilte zusammen mit Ellery Russell, technischer Leiter für die Desmond-Engine bei Schrödinger, während der NVIDIA GTC 2024-Sitzung Einblicke. Sie diskutierten praktische Strategien zur Verbesserung der Arbeitslasteffizienz und des Durchsatzes und statteten Forscher mit Werkzeugen zur Optimierung der rechnergestützten Arzneimittelforschung aus. In der Sitzung wurde die Implementierung von CUDA-Graphen, C++-Coroutinen und zugeordnetem Speicher hervorgehoben, um Skalierungsherausforderungen und Engpässe zu bewältigen.
Wichtige GPU-Optimierungstechniken
In der Sitzung wurden mehrere innovative Techniken detailliert beschrieben:
- CUDA-Diagramme: Durch die Gruppierung von Kernel-Starts in Abhängigkeitsbäumen reduzieren CUDA-Diagramme den Overhead und ermöglichen eine effizientere Ausführung.
- GPU-Durchsatzoptimierung: Diese Technik konzentriert sich auf die Planung mehrerer unabhängiger Simulationen auf einer einzigen GPU, um serielle Engpässe zu maskieren und so den Durchsatz zu verbessern.
- Zugeordneter Speicher: Durch den direkten Speicherzugriff zwischen Host und Gerät werden Verzögerungen bei der Datenübertragung vermieden und die Leistung optimiert.
- C++-Coroutinen: Diese Strategien ermöglichen überlappende Berechnungen und steuern die Ausbeute über mehrere Simulationen hinweg, wodurch die GPU-Auslastung ohne komplexe Code-Umstrukturierung verbessert wird.
Bewährte Leistungsverbesserungen
Während der Sitzung vorgestellte Fallstudien zeigten die Anwendung dieser Techniken in Schrödingers Molekulardynamik-Engine, wobei insbesondere die FEP+- und Desmond-Engine hervorgehoben wurden. Diese Tools haben bei wichtigen Arbeitslasten eine bis zu 2,02-fache Beschleunigung erzielt und deutliche Leistungsverbesserungen gezeigt.
Für diejenigen, die diese Fortschritte weiter erkunden möchten, bietet NVIDIA eine PDF-Datei der Sitzung an und ermutigt zur Teilnahme am NVIDIA-Entwicklerprogramm. Dieses Programm bietet Zugang zu einer Fülle von Ressourcen und Erkenntnissen von Branchenexperten, die darauf abzielen, die Fähigkeiten in der GPU-Optimierung und molekularen Simulationen zu verbessern.
Bildquelle: Shutterstock
Quelle: https://blockchain.news/news/nvidia-gpu-innovations-revolutionize-drug-discovery-simulations
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