GPUGRID: Unterschied zwischen den Versionen
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Weiterhin sind aktuelle und nicht zu alte Grafikkarten empfehlenswert, da insbesondere die ''Long Runs'' sehr rechenintensiv sind und bei alten Grafikkarten eventuell nicht die Deadline erreichen. | Weiterhin sind aktuelle und nicht zu alte Grafikkarten empfehlenswert, da insbesondere die ''Long Runs'' sehr rechenintensiv sind und bei alten Grafikkarten eventuell nicht die Deadline erreichen. | ||
Lauffähig sind derzeit alle Karten der Serien GTX 5xx aufwärts u.a., aktuelle Liste kann man hier einsehen: [http://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=2507#21073 FAQ - Recommended GPUs for GPUGrid crunching] | Lauffähig sind derzeit alle Karten der Serien GTX 5xx aufwärts u.a., aktuelle Liste kann man hier einsehen: [http://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=2507#21073 FAQ - Recommended GPUs for GPUGrid crunching] | ||
'''Badges'''<br> | '''Badges'''<br> | ||
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|Land=Spanien | |Land=Spanien | ||
|Bereich=[[BOINC-Projekte#Medizin|Medizin]] | |Bereich=[[BOINC-Projekte#Medizin|Medizin]] | ||
|Windows=CPU | |Windows=Molecular Dynamics for CPU and AMD GPUs 9.17 (mt) | ||
|Linux= | |Linux= | ||
|Mac= | |Mac= | ||
|64bit= | |64bit=Quantum Chemistry 1.01 (mt) [linux]<br>Anaconda Python 3 Environment 1.06 (mt) [linux] | ||
|PS3= | |PS3= | ||
|ATI= | |ATI= | ||
|CUDA=Short runs (2-3 hours on fastest card) 8.41/8.21 (cuda60)[win/linux]<br>ACEMD beta version 8.41/8.21 (cuda60) [win/linux]<br>Long runs (8-12 hours on fastest card) 8.41/8.21 (cuda60) [win/linux] | |CUDA=Short runs (2-3 hours on fastest card) 8.41/8.21 (cuda60)[win/linux]<br>ACEMD beta version 8.41/8.21 (cuda60) [win/linux]<br>Long runs (8-12 hours on fastest card) 8.41/8.21 (cuda60) [win/linux] | ||
|Intel= | |Intel= |
Version vom 1. September 2016, 17:37 Uhr
GPUGRID.net ist eine neuartige Supercomputer-Infrastruktur für verteiltes Rechnen welche von NVIDIA Grafikkarten gebildet wird, um All-Atom biomolekulare Simulationen durchzuführen. Die molekularen Simulationen welche von unseren Freiwilligen durchgeführt werden, sind einige der allgemeinen Prüfungen die von Wissenschaftlern in diesem Bereich durchgeführt werden, aber sie verlangen rechnerisch viel Leistung, welche normalerweise eine Supercomputer erfordert. Die Nutzung von GPUGRID auf GPUs revolutioniert das verteilte Rechnen, indem es Anwendungen für Supercomputer auf einer kosteneffektiven Infrastruktur ausliefert, welches große Auswirkungen auf die Weise haben wird, wie biomedizinische Forschungen durchgeführt werden. Wichtig zum Betrieb des Projektes: |
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