ENNVIDIA Tesla Success Stories Part 5
| Share | Tweet |
.
.
สวัสดีครับ วันนี้ยังคงนำบทความแนะนำความสำเร็จจากการนำ Tesla ไปใช้กับงานอีกครั้งครับ หลังจากนี้ก็น่าจะกลับไปสู่บทความตามปกติของ Vmodtech.com กันครับ ถ้าจะพูดถึง Molecular dynamics (MD) simulation แล้วนั้น ผมคิดว่าหลายๆท่านที่อยู่ในแวดวง Engineering หรือว่าทางด้าน Meterial น่าจะเคยใช้งานหรือว่าเคยรับรู้เรื่องราวเกี่ยวกับมันมาบ้างแล้ว ย้อนไปเมื่อปี 2007-2008 กับจุดเริ่มต้นของการนำ NVIDIA TeslaTM C870 GPU ไปใช้กับงานด้าน MD simulation โดย Chinese Academy of Sciences ประเทศจีนแล้วก็พบกับความสำเร็จ
.
ความท้าทาย
Molecular dynamics (MD) simulation หรือการจำลองการเคลื่อนไหวของโมเลกุลเป็นกระบวนการคำนวนขั้นสูงที่เกิดขึ้นมาไม่นานทางด้านวิทยาศาสตร์และได้ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางกับงานด้านยา, วัสดุ, เคมีภัณฑ์, พลังงาน, และอุตสาหกรรมทางด้านเครื่องกลไฟฟ้า โดยที่นักวิทยาศาสตร์ต้องการที่จะจำลองการเคลื่อนที่ของโมเลกุลด้วยตัวจำนวนของอนุภาคมหาศาลรวมถึงมีระดับของรายละเอียดจำนวนมาก นั่นเองที่ทำให้ความต้องการทรัพยากรณ์ที่จะนำมาใช้คำนวน MD เหล่านั้นเกินความสามารถที่มีของ Supercomputer ในปัจจุบัน นอกเหนือจากนั้นแล้ว กลุ่มนักวิจัยน้อยกลุ่มนักที่จะสามารถจ่ายงบประมาณราคาแพงดังกล่าวสำหรับ Supercomputer เพื่อมาทำการจำลองการเคลื่อนที่ของโมเลกุลได้
.
ทางออก
.
.
เพื่อที่จะทำให้การประมวลผลการจำลองการเคลื่อนไหวของโมเลกุลที่ซับซ้อนประสพความสำเร็จได้นั้น ที่ห้องทดลองด้านระบบ Multi Phase สถาบันวิศวกรรมกระบวนการผลิด Institute of Process Engineering (IPE) of the Chinese Academy of Sciences ได้ใช้ระบบคอมพิวเตอร์เพื่อการคำนวนโดยใช้ NVIDIA TeslaTM C870 GPU ที่มีพื้นฐานมาจาก novel NVIDIA CUDATM ซึ่งมีสถาปัตยกรรมการคำนวนแบบขนานที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกับ application ได้มากกว่าใช้ CPUs แบบเดิมๆ
 |
… |  |
| … | … | … |
| NVIDIA TeslaTM C870 | NVIDIA TeslaTM New Model C2050, C2070 |
ด้วยความสามารถของการจำลองการเคลื่อนที่ของโมเลกุลโดยใช้ GPU นั้นทำให้นักวิจัยที่ IPE สามารถที่จะสร้างและจำลองพฤติกรรมของ mesoscopic ขนาดเล็กมากๆได้ นั่นเองเป็นการแสดงให้เห็นถึงปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเช่น อัตราไหลที่ผ่านช่องว่าง และ การสัมผัสกับอนุภาคของฟองอากาศ ด้วยการคำนวนโดย Tesla C870 GPU แค่เพียงตัวเดียวก็สามารถที่จะคำนวนได้ 150 Gflops ซึ่งถ้ามองเทียบกับ single-core CPU เช่นกันที่สามารถทำได้แค่ 2.4 Gflops อีกทั้งประสิทธิภาพในการคำนวนจุดทศนิยมมากๆบางส่วนของการจำลองแรงกระทำบนโมเลกุลคู่นั้น Tesla C870 GPU สามารถคำนวนได้เร็วกว่า single-core CPU ถึง 23-30 เท่า นั่นเองที่ทำให้ IPE สามารถทำงานที่ซับซ้อนเหล่านั้นได้อย่างสบายๆ
.
สิ่งที่มีอิทธิพล
.
 |
… | ถ้าจะพูดถึงข้อได้เปรียบของเทคโนโลยีของ CUDA และ MPI protocols การจำลองการเคลื่อนที่ของโมเลกุลนั้นจะสามารถใช้กับการจำลองภายใต้สภาวะที่ยุ่งยากและซับซ้อนได้ดี ซึ่งเป็นเรื่องที่ลำบากมากกับการทดลองทางกายภาพ นี่ถือเป็นการพัฒนาที่คุ้มค่าและน่าสนใจต่อวงการ MD Simulation หรือการจำลองการเคลื่อนที่ของโมเลกุล และมันจะยังมีศักยภาพต่อวงการ Molecular dynamics (MD) simulation |
.
.
.
รายละเอียดเกี่ยวกับ Nvidia สามารถชมเพิ่มเติมได้ที่นี่: www.nvidia.com/tesla
.
