Компания nVidia представила систему биологических исследований Tesla Bio Workbench, которая позволяет превратить обычный персональный компьютер в вычислительную лабораторию, способную обрабатывать сложные биологические коды в таких областях, как создание лекарств и определение последовательности ДНК.

Система Tesla Bio Workbench включает набор приложений, оптимизированных для работы с графическим процессором. В него входят бионаучные приложения для исследований в области молекулярной динамики и квантовой химии AMBER, GROMACS, LAMMPS, NAMD, TeraChem и VMD, а также приложения биоинформатики, такие как CUDASW++ (Smith-Waterman), GPU-HMMER и MUMmerGPU. 

Кроме того, компонентом системы является сайт сообщества для загрузки приложений, проверки последних результатов тестов, чтения научных материалов и пособий, обсуждения приложений на форумах с их разработчиками. Плюс подробная информация по рабочим станциям и кластерам на базе Tesla GPU для установки данных приложений.

 

Традиционные лабораторные исследования, где ученые соединяют вещества, изучают новые свойства и измеряют эффективность лекарственных препаратов, сегодня можно проводить с помощью симуляций в области молекулярной динамики и квантовой химии, однако они требуют суперкомпьютеров с тысячами центральных процессоров. Как утверждают в nVidia, благодаря массивно-вычислительной архитектуре CUDA графических процессоров компании, симуляционные приложения можно ускорить в 10-20 раз, так что даже ПК с GPU Tesla сможет обогнать суперкомпьютер.

Например, TeraChem —  мощный пакет по молекулярному моделированию, с помощью которого можно просчитать состав новых лекарств, не тратя время не синтез бесперспективных кандидатов. По словам Тодда Мартинеза, профессора физической и теоретической химии в Стэнфордском Университете, с помощью TeraChem вычисления, раньше занимавшие несколько дней или даже недель на кластере, теперь быстро выполняются на рабочих станциях с процессором  nVidia, позволяя мгновенно провести тщательную фильтрацию результатов и ускорить процесс создания лекарств.

Одна из приоритетных задач в молекулярных симуляциях —  автоматическая проверка лекарств.в Центре биомембранных исследований Стокгольмского Университета традиционно использовали GROMACS для вычислений привязки лекарств к мембранным белкам на больших кластерах, но это дорогой и сложный способ. Эрик Линдал, адъюнкт-профессор университета сообщил, что сейчас ученые добавляют графические процессоры, потому что один GPU в 4-5 раз быстрее CPU в большинстве обычных симуляций.

В Центре Университета Иллинойса в Урбана-Кампейн, специализирующегося на физике живых клеток, исследователи используют приложение молекулярной динамики NAMD, чтобы изучить, как клетки вирусов реагируют на разные вещества. В том числе изучается эффективность действия лекарств на вирус H1N1. Клаус Шултен, профессор физики и директор службы NIH по молекулярному моделированию и биоинформатики констатировал, что NAMD работает на рабочей станции с четырьмя GPU быстрее, чем в группе серверов с 16 CPU.