PR-менеджер NVIDIA в северной Европе Адам Фоат сообщил о том, что компания работает со многими научными организациями, включая Стэнфордский университет (создатели проекта Folding@Home) и рассчитывает, что уже в следующем году её ускорители помогут самым разным исследовательским программам.
Распределенные вычисления обретают всё большую популярность, позволяя заинтересованным организациям привлечь к ним мощь простаивающих существенное время компьютеров пользователей, подключенных к Сети. Самым известным из таких проектов является Folding@Home. Он взял свое начало в 2000 году. Цель проекта - с помощью моделирования процессов свертывания/развёртывания молекул белка получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как болезнь Альцгеймера, Паркинсона, диабет типа II, коровье бешенство и склероз. К настоящему времени проект Folding@Home успешно смоделировал процесс свёртки белковых молекул на протяжении 5-10 микросекунд - что в тысячи раз больше предыдущих попыток моделирования.
Виджей Панде, руководитель проекта Folding@Home, рассказал, что изначально клиентская программа для графических процессоров писалась как раз в расчёте на GPU NVIDIA, однако выход на рынок эффективного в таких вычислениях ATI X1900 заставил учёных из Стэнфорда пересмотреть приоритеты. Сейчас, после поступления в продажу видеокарт на базе G80 в код будут внесены некоторые изменения, которые позволят задействовать мощь нового процессора NVIDIA.
Дальнейшие планы калифорнийского разработчика и производителя еще более амбициозны. Фоат рассказал, что NVIDIA рассчитывает на применение своих ускорителей в серьезных коммерческих проектах, где на смену кластерам придут системы с 1-4 видеоакселераторами.
В качестве возможных сфер применения GPU называются обработка сигналов диагностического медицинского оборудования, электромагнетическая симуляция, биоинформационные разработки, анализ баз данных. Вытеснить CPU графические процессоры не смогут в силу более узкой своей специализации, однако заметную долю рынка вычислений, поддающихся распараллеливанию и чувствительных к скорости подсистемы памяти, занять способны, верит NVIDIA.
Источник: PC Pro