Tesla Bio Workbench - software dla naukowców

Dzięki Tesla Bio Workbench nawet 20-krotnie można przyspieszyć prędkość operacji przetwarzania złożonych kodów z dziedziny bionauki na zwykłym pececie. Rozwiązanie jest przeznaczone dla procesorów graficznych Nvidii wykorzystujących technologię CUDA.

Najnowsze procesory graficzne Nvidii znajdują zastosowanie przy wspomaganiu i przyspieszaniu obliczeń w programach naukowych i inżynieryjnych. Ze względu na niedużą cenę i możliwość instalacji w każdym komputerze typu PC wyposażonym w złącze PCI-Express są one alternatywnym rozwiązaniem dla superkomputerów w zastosowaniach naukowych.

Udostępniony przez Nvidię Tesla Bio Workbench to pakiet aplikacji naukowych przeznaczony dla naukowców zajmujących się dynamiką molekularną i chemią kwantową. Dzięki ich zastosowaniu na komputerze wyposażonym w procesory graficzne Tesla, można uzyskać wydajne "biolaboratorium" o dużej mocy obliczeniowej.

W nowoczesnej nauce wiele eksperymentów zamiast w laboratoriach przeprowadza się na modelach symulacyjnych na komputerach badaczy. Dotyczy to zwłaszcza poszukiwania nowych leków czy badania zachowania różnych cząsteczek. Jednakże do tej pory obliczenia tego rodzaju, wymagające dużej mocy obliczeniowej aby były efektywne, przeprowadzano na superkomputerach. Architektura przetwarzania równoległego CUDA dostarczana wraz z rozwiązaniem Nvidia Tesla sprawia, że aplikacje stosowane do naukowych obliczeń mogą działać do 20 razy szybciej na pececie wyposażonym w procesory graficzne Tesla niż na superkomputerze.

"Symulacja trwająca jeden dzień na komputerze wykorzystującym procesory graficzne trwałaby 30 dni na maszynie wyposażonej wyłącznie w standardowe procesory typu CPU, a więc byłaby niepraktyczna w toku faktycznych badań." -powiedział John Stone, programista naukowy Uniwersytetu Illinois w Urbana-Champaign.

Elementem rozwiązania jest także witryna społecznościowa, przeznaczona dla naukowców. Za jej pośrednictwem badacze mogą pobierać aplikacje, jak też wymieniać się informacjami takimi jak wyniki badań, czy brać udział w dyskusjach online.