World Community Grid: OpenPandemics auf Grafikkarten

OpenPandemics - COVID-19 läuft jetzt auf Maschinen mit Grafikprozessoren

Zusammenfassung

Die Software für OpenPandemics - COVID-19 wurde angepasst, um die Leistung von Grafikprozessoren zu nutzen. Dies wird den Forschern nicht nur helfen, mehr Moleküle zu screenen, sondern könnte ihnen auch helfen, komplexere Moleküle zu untersuchen.

Mehrere Monate lang haben die Forscher von OpenPandemics - COVID-19 im Forli Lab bei Scripps Research und das technische Team von World Community Grid hinter den Kulissen daran gearbeitet, AutoDock 4, die Software, die das Projekt nutzt, für die Verwendung auf Geräten mit Grafikprozessoren (GPUs) anzupassen.

Während der Beta-Tests haben wir festgestellt, dass die Arbeitseinheiten, die auf den GPUs der Freiwilligen liefen, im Durchschnitt 500 Mal schneller abgeschlossen wurden (GPU-Zeit im Vergleich zur CPU-Zeit) als die gleiche Menge an Arbeit, wenn sie mit der CPU-Version von AutoDock ausgeführt wurde.

Was ist eine GPU?

Eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) ist ein anderer Name für die Grafikkarte in einem Computer, die ursprünglich für die Anzeige von Text und Bildern auf einem Monitor verwendet wurde. Mit der Weiterentwicklung der GPUs wurde eine enorme Menge an paralleler Verarbeitungsleistung erreicht. Ursprünglich war dies ein Nebenprodukt der Beschleunigung spezieller grafikbezogener Berechnungen, aber schließlich erweiterten die Hersteller diese Fähigkeiten, um Berechnungen für allgemeine Zwecke zu ermöglichen. Infolgedessen können moderne GPUs bestimmte Arten von Berechnungen deutlich schneller durchführen als die zentralen Recheneinheiten (CPUs), die die gesamte Arbeit in einem Computer orchestrieren. Um einen Grafikprozessor für wissenschaftliche Berechnungen zu nutzen, müssen die Anwendungen jedoch so modifiziert werden, dass sie ein hohes Maß an Parallelität nutzen können, um die Rechenfähigkeiten des Grafikprozessors effizient zu nutzen.

Wenn ein Freiwilliger OpenPandemics - COVID-19 auf einem Gerät ausführt, das über einen geeigneten Grafikprozessor verfügt, und seine Einstellungen entsprechend anpasst, kann dieses Gerät Arbeitseinheiten viel schneller abschließen als ein Gerät, das nur eine CPU verwendet.

Warum ist es wichtig, die Geschwindigkeit dieses Projekts zu erhöhen?

AutoDock-GPU (AD-GPU) könnte die Chancen des Projekts, ein Molekül mit antiviralen Eigenschaften zu finden, noch weiter erhöhen.

Im Vergleich zu AutoDock 4 (der aktuellen Version der Software, die für OpenPandemics - COVID-19 verwendet wird) ist AD-GPU viel schneller, was der bereits erstaunlichen Rate an angedockten Ergebnissen einen schönen Schub geben wird.

Darüber hinaus verfügt AD-GPU über einen verbesserten Suchalgorithmus, der eine größere Wahrscheinlichkeit aufweist, starke Wechselwirkungen zwischen den Molekülen und den viralen Proteinen zu finden, und der gut geeignet ist, größere oder komplexere Moleküle anzudocken. Das bedeutet, dass die Forscher mit AD-GPU nicht nur mehr Moleküle screenen können, sondern auch die Suche nach komplexeren Molekülen ermöglichen.



Vergleich von OpenPandemics GPU zu CPU für die ursprünglich auf CPU ausgelegten Batches 30010-30019, die während des Beta-Tests ausgeführt wurden. Die durchschnittlichen Tage bis zur Fertigstellung eines gesamten Batches (blaue Balken) sind mit den durchschnittlichen Punkten pro Batch (orangefarbene Balken) dargestellt. Die durchschnittliche Gesamtbeschleunigung betrug das 334-fache (das maximal beobachtete Ergebnis war das 516-fache). Die durchschnittlichen Gesamtpunkte pro Batch zeigen eine 1,6-fache Steigerung der algorithmischen Effizienz der GPU. Diese gesteigerte Effizienz wird in GPU-gezielten Paketen genutzt und führt zu viel höheren Punkten pro GPU-Batch.

Mehr Moleküle, komplexere Moleküle, und das in kürzerer Zeit... das alles ist entscheidend, um mögliche Behandlungen für ein Virus zu finden, das sich nicht nur in den meisten Teilen der Welt immer noch ausbreitet, sondern auch weiter mutiert.

Sind also auch Geräte ohne GPUs für dieses Projekt wichtig?

Ja! Derzeit kommen nur etwa 20 Prozent der Leistung des World Community Grid von Geräten mit GPU, daher ist die Teilnahme von jedem CPU-fähigen Computer, Android-Gerät und Raspberry Pi weiterhin entscheidend.

Vielen Dank an alle, die OpenPandemics - COVID-19 unterstützen!

Um mehr über GPU-Leistung für dieses Projekt zu erfahren - einschließlich der Frage, wie ihr GPU-fähige Geräte zur Teilnahme befähigt - besucht unsere GPU FAQs.
06.04.2021

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