NVIDIA 與智東西公開課共同策劃推出「GPU 加速高性能計算（HPC）經(jīng)典應(yīng)用在線研討會」。研討會將聚焦經(jīng)典高性能計算和科學(xué)計算應(yīng)用，以及如何在 GPU 平臺更好的加速這些應(yīng)用。

6 月 22 日，「GPU 加速高性能計算（HPC）經(jīng)典應(yīng)用在線研討會」第二場將開講。

此次研討會將重點探討冷凍電鏡三維圖像數(shù)據(jù)處理軟件 RELION、電子結(jié)構(gòu)計算和納米尺度材料建模的開源計算軟件包 Quantum Espresso 和 HPC 數(shù)據(jù)可視化工具 ParaView & IndeX 在 GPU 上的安裝、部署和優(yōu)化加速方法。

主要內(nèi)容

高性能計算在重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)的前沿基礎(chǔ)科學(xué)研究領(lǐng)域已逐漸成為不可或缺的重要手段之一。從分子動力學(xué)模擬、生物制藥、材料電子結(jié)構(gòu)計算、材料模擬到生命科學(xué)，都離不開高性能計算的支持。

高性能計算和科學(xué)計算的過程往往伴隨著龐大的數(shù)據(jù)量以及高計算力需求，也誕生了一些面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用軟件，比如 LAMMPS、 GROMACS、 VASP 和 NAMD 等，能夠幫助科學(xué)家跨領(lǐng)域開展工作，加快科學(xué)發(fā)現(xiàn)速度。

這些應(yīng)用軟件都針對 GPU 進(jìn)行了專門優(yōu)化，同時可以借助 CUDA、 OpenACC 和 GPU 加速的數(shù)學(xué)庫來提升運行效率。因此，科學(xué)家可以利用 GPU 實現(xiàn)更快的結(jié)果，同時大幅減少編程工作量。有實踐表明，針對分子動力學(xué)、量子化學(xué)、生命科學(xué)等前沿基礎(chǔ)科學(xué)研究，代碼在 GPU 上的運行速度將能提升 3~10 倍。

本次研討會將重點探討冷凍電鏡三維圖像數(shù)據(jù)處理軟件 RELION、電子結(jié)構(gòu)計算和納米尺度材料建模的開源計算軟件包 Quantum Espresso 和 HPC 數(shù)據(jù)可視化工具 ParaView & IndeX 在 GPU 上的安裝、部署和優(yōu)化加速方法。

在線研討會時間

6 月 22 日，星期三，13:30 – 16:15

重磅話題

使用 GPU 加速 RELION 進(jìn)行生物結(jié)構(gòu)解析

GPU 加速 Quantum Espresso 進(jìn)展及應(yīng)用

GPU 加速 ParaView & IndeX 可視化體數(shù)據(jù)

演講嘉賓

石道辰

NVIDIA 解決方案架構(gòu)師

負(fù)責(zé) NVIDIA 高校與教育科研的合作項目與研究。主要研究與工作方向涵蓋高性能計算編程實現(xiàn)與 CUDA/OpenACC 程序優(yōu)化；高性能計算或者人工智能在生物學(xué)當(dāng)中的應(yīng)用；深度學(xué)習(xí)與系統(tǒng)應(yīng)用、計算機視覺、視頻分析等。

況呂林

NVIDIA 解決方案架構(gòu)師

負(fù)責(zé) NVIDIA 教育科研等行業(yè) GPU 計算解決方案設(shè)計與應(yīng)用研究，方向包括 GPU 在高性能計算、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用， CUDA/OpenACC 的應(yīng)用程序移植和性能優(yōu)化， GPU 的分布式并行計算加速等方面。

匡磊

NVIDIA 解決方案架構(gòu)師

曾就讀于北京郵電大學(xué)、美國哥倫比亞大學(xué)，主要方向為機器人與人工智能，高性能可視化等。

原文標(biāo)題：公開課 | GPU 加速高性能計算經(jīng)典應(yīng)用研討會 （二）

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審核編輯：湯梓紅