Nhưng để thực hiện được mục tiêu này, phòng thí nghiệm Multi-Phase Complex Systems tại viện nghiên cứu IPE (Institute of Process Engineering) tại Học viện Khoa học Trung Quốc đã sử dụng hệ thống tính toán chạy với GPU NVIDIA Tesla C870. GPU này được sản xuất dựa trên kiến trúc điện toán song song NVIDIA CUDA, nên cho tốc độ xử lý tốt hơn nhiều so với chạy trên nền xử lý CPU trong hầu hết ứng dụng phục vụ cho công tác nghiên cứu. Khả năng giả lập MD dựa trên GPU giúp cho các nhà nghiên cứu tại IPE có thể tạo được các giả lập về hoạt động, phản ứng ở cấp phân tử của vật chất. Do vậy họ có thể biết được những tình huống thực về luồng di chuyển và tiếp xúc của các phân tử trong không gian, giả lập nhanh hơn từ 20 đến 60 lần so với chạy trên CPU đơn nhân, đạt được mức tính toán đến 150 Gflops tính trên mỗi GPU Testla C870. Để so sánh, CPU chỉ đạt được 2,4Gflops. Khả năng tính toán dấu chấm động của GPU Tesla C870 cũng nhanh hơn từ 20-30 lần so với CPU đơn nhân trong hầu hết các tác vụ của giả lập MD, nên có thể tính toán được cả lực tác động giữa cặp phân tử khi tương tác với nhau. Điều này giúp cho IPE có thể làm nhiều giả lập MD đa chiều, phức tạp hơn, mà với nền tảng CPU không thể thực hiện được.

Mật độ nước theo giả lập MD của Hv1 và các phân tử khác. Theo nature.com

Nhờ có tận dụng công nghệ CUDA và các giao thức MPI, giả lập MD có thể sử dụng để giả lập trong môi trường khắc nghiệt mà thực tế không thể tiến hành được. Đây là bước phát triển đáng chú ý trong giả lập MD. Thực tế, vẫn còn rất nhiều tiềm năng cho các ứng dụng chạy nền tảng GPU trong giả lập MD.

Tế bào học dưới “con mắt” của giả lập MD.

CHUYÊN ĐỀ DO TẠP CHÍ SIÊU THỊ SỐ E-MAGAZINE VÀ HÃNG NVIDIA PHỐI HỢP THỰC HIỆN