分子動力學 – NVIDIA 技術博客
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Tue, 29 Oct 2024 05:30:15 +0000
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利用 CUDA 圖形、Coroutines 和 GPU 工作流程加速藥物發現進程
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimizing-drug-discovery-with-cuda-graphs-coroutines-and-gpu-workflows/
Wed, 23 Oct 2024 05:28:03 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11700
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藥物研究需要快速、高效的模擬來預測分子如何相互作用，從而加速藥物研發。NVIDIA 高級開發者技術工程師 Jiqun Tu 和 Schrödinger Desmond 引擎技術負責人 Ellery Russell 將探索旨在加速分子動力學模擬的高級 GPU 優化技術。 在這場 NVIDIA GTC 2024 會議中，他們提出了提高工作負載效率和吞吐量的實用策略，為藥物研究人員提供了增強計算藥物研發的工具。這些策略基于現有的 CUDA 工作流，涵蓋了 CUDA Graphs、C++ coroutines 和 mapped memory 等創新技術，可克服擴展挑戰和瓶頸。 請關注我們，并獲取 會議的 PDF 文件 ，該文件為與會者提供切實可行的技術，以優化性能、最大限度地降低延遲，并充分利用 GPU 功能進行分子模擬。主題包括： CUDA 圖形：
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NVIDIA Nsight 系統優化 CUDA 內存傳輸
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimizing-cuda-memory-transfers-with-nsight-systems/
Wed, 28 Jun 2023 05:49:12 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7256
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NVIDIA Nsight Systems 是一個綜合工具，用于跨 CPU 和 GPU 資源跟蹤應用程序性能。它可以幫助確保硬件得到有效使用，跟蹤 API 調用，并通過描述低級指標與應用程序性能的總和以及可以改進的地方，深入了解節點間網絡通信。 Nsight 系統可以擴展到集群大小的問題，比如 multi-node analysis，但當您剛剛開始優化之旅時，它也可以用于發現簡單的性能改進。例如，Nsight Systems 可以用來查看哪里的內存傳輸比預期的更昂貴。通過快速查看內存活動，可以發現并關聯性能損失，并建議如何解決這些損失。 在這篇深入的文章中，我來看看 GROMACS 2019 和 GROMACS 2020 之間的變化。我與 Nsight Systems 一步一步地尋找前一版本中的 GPU 和內存優化機會，并研究它們在新版本中是如何解決的。
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