Одним из перспективных направлений развития современных высокопроизводительных вычислений является использования ускорителей на графических процессорах (GPU). Графические процессоры, изначально заточенные для ускорения расчетов трехмерной графики, в последнее время эффективно применяются для проведения научных расчетов, в которых есть необходимость параллельной обработки большого количества однотипных данных. К такого класса задачам относятся многие задачи молекулярного моделирования, в том числе расчеты методом молекулярной динамики.
Существенный прогресс в возможностях проведения расчетов на графических процессорах произошел за последние несколько лет и связан с появлением как языков программирования, позволяющих создавать программы использующие GPU (CUDA C, OpenCL), так и специальных линеек графических ускорителей предназначенных для расчетов (NVIDA TESLA).
Однако, для эффективного использования возможностей графических процессоров необходима модификация программ, а зачастую и переосмысление алгоритмов программ.
В группе молекулярного моделирования ведутся работы по испытанию и адаптации программного обеспечения для работы с графическими процессорами. Особый упор делается на использование гетерогенных кластерных архитектур с двумя уровнями параллельности: на уровне графических процессоров и на уровне распараллеливания задачи между узлами кластера.
Работы ведутся в рамках проекта финансируемого Федеральным агентством по науке и инновациям "Распеределенные вычислительные системы для решения задач молекулярной биоинженерии".
Актуальная информация по нашим исследованиям, а также по применению GPU к вычислениям в области молекулярного моделирования, публикуется в блоге проекта по адресу
http://molsim.org/gpublog.
