GPUGRID.net силами NVIDIA, биомолекулярное моделирование силами видеокарт NVIDIA Налаштування

[Некто]

Проект "Gpugrid.net"

----------------------------------------------------------------------------------------------------------

• Официальный сайт
• @gpugrid twitter-аккаунт
• Официальная статистика по команде "Ukraine"
• Статистика на фришниках
• Статистика на фришниках по команде "Ukraine"
• Статус серверов проекта
• Приложения
• Постер

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
ТОП-20 участников:


----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Дата основания команды - 21.08.2007 Капитан - uNiUs
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Для присоединения к команде Украины:
0. Настоятельно рекомендуем ЗАГРУЗИТЬ последнюю версию драйверов для Вашей видеокарты .(не устанавливайте 29*.** серию драйверов, в них есть ошибка, которая приводит к краху задания)
1. Очень важно на Vista нужно отключить 'protected mode' в процессе установки клиента BOINC.
VERY IMPORTANT, on Vista is required that you disable 'protected mode' from the advanced tab during installation of BOINC!
если уже стоит 6.3.23 удаляем и устанавливаем его заново (не забываем отключить "protected mode") (задания и проекты останутся нетронутыми).
новые версии вних галочка "protected mode" по умолчанию не стоит )
2. Перейдите в "расширенный вид"
3. Выберите сервис ---> добавить проект
4. Введите адрес проекта http://www.gpugrid.net
5. Введите свои регистрационные данные.
6. Найдите нашу команду. Она называется Ukraine и адрес ее статистики вы могли видеть выше.
7. Если есть доступные для загрузки задания Вы их получите и начнете расчеты.

(Show/Hide)

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Полезная информация:
Для идентификации пользователя в BOINC могут служить 2 вещи:
1) пара e-mail/пароль
2) межпроектный идентификационный ID (Cross-project ID) - 32значное шестнадцатиричное число.

Если Вы пожелаете подключится ещё и к другому BOINC-проекту, то помните: чтобы не плодить новых аккаунтов при подключении к новому проекту или команде, нужно обязательно везде регистрироваться с одним и тем же e-mail/паролем либо CPID. если при регистрации в проекте указать другие e-mail или пароль, BOINC создаст новый аккаунт с тем же именем!

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
О проекте:
Проект использует видеокарты NVIDIA для биомолекулярного моделирования и оптимизирован для работы на графических процессорах с поддержкой CUDA .

Видео как присоединится у проекту

Видеокарты ДОЛЖНЫ потдерживать Cuda 2.0 и выше.

Всем владельцам карт, уровня 560GTX и выше, настоятельно рекомендуем в вашей учетной записи поставить галочки ТОЛЬКО на против бета заданий и очень долгих заданий для топовых карт 8-12 часов, это даст Вам возможность нарастить ППД в 2 раза. среднее время расчета 8-24 часа

Рекомендуемые карты по соотношению цена-производительность 560Ti (448 cores), 470GTX, 570GTX среднее время расчета 4-12 часов(в зависимости от задания)

Видеокарты уровня 450GTS и ниже использовать нецелесообразно, не будете по дедлайну успевать и бонус за 24 часа не получите. (имеются в виду задания серии Long 8-12 hours)

Не используйте драйвера под видеокарту 29*-серии, у них проблема, когда монитор уходит в режим сна,задание вылетает. Последняя стабильная версия 301. whql

Всім, всім, всім Обновіть драйвера до самої останньої версії. Разом з підтримкоу КУДИ 4,2 отримаєте приріст у ППД від 20 до 60%

Під даний проект бажано в проца одне ядро, або поток лишати вільним, оскільки досить сильно скаче крива навантаження на карту.

ППД карт уровня:

CUDA 3.1

560GTX ~ 65.000
570GTX ~ 150.000
480GTX ~ 150.000

CUDA 4.2

570GTX - 170.000-200.000
680GTX - 450,000-500.000



Ссылки по теме:

• CUDA on Ubuntu

Ps3grid.net

График ППД команды за последние 60 дней:

(Show/Hide)

https://twitter.com/gpugrid

Це повідомлення відредагував vitalidze1: Jul 5 2012, 15:59

[Rilian]

Новая статья по данным проекта! ГПУГРИДовцы формально представляют GPUGRID ученому сообществу (технически и в плане возможности приложений), а также показывают некоторые результаты ворк-юнитов *IBUCH*pYEEI* (не понял что это - прим. перев.). Обзор статьи на английском можно прочитать тут.

GPUGRID paper published!

We are happy to announce that the Journal of Chemical Information and Modeling has published the paper about GPUGRID. In this publication we formally introduce GPUGRID to the scientific community (technically and in terms of applications) and we show some results of the *IBUCH*pYEEI* workunits. You can read the abstract here.

Thank you very much.
GPUGRID team

High-Throughput All-Atom Molecular Dynamics Simulations Using Distributed Computing

Although molecular dynamics simulation methods are useful in the modeling of macromolecular systems, they remain computationally expensive, with production work requiring costly high-performance computing (HPC) resources. We review recent innovations in accelerating molecular dynamics on graphics processing units (GPUs), and we describe GPUGRID, a volunteer computing project that uses the GPU resources of nondedicated desktop and workstation computers. In particular, we demonstrate the capability of simulating thousands of all-atom molecular trajectories generated at an average of 20 ns/day each (for systems of 30000−80000 atoms). In conjunction with a potential of mean force (PMF) protocol for computing binding free energies, we demonstrate the use of GPUGRID in the computation of accurate binding affinities of the Src SH2 domain/pYEEI ligand complex by reconstructing the PMF over 373 umbrella sampling windows of 55 ns each (20.5 μs of total data). We obtain a standard free energy of binding of −8.7 ± 0.4 kcal/mol within 0.7 kcal/mol from experimental results. This infrastructure will provide the basis for a robust system for high-throughput accurate binding affinity prediction.