Investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC) han determinado la estructura química precisa del cápside del VIH, una cubierta de proteína que protege el material genético del virus y que es la clave de su virulencia”, dijo Nvidia en un comunicado describiendo cómo el equipo llevó a cabo una “simulación de todos los átomos del VIH” en el superordenador potenciado por los GPU Tesla de Nvidia.
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Blue Waters es un supercomputador Cray XK7 con 3,000 GPUs NVIDIA Tesla K20X. El equipo de investigación que dio a conocer sus hallazgos en la revista Nature, publicó la “simulación más grande jamás hecha” con el superordenador Blue Waters, un experimento que incluyó un mapeado de 64 millones de átomos para simular la cápside del VIH (ver la siguiente foto).
“Hubiera sido muy difícil ejecutar una simulación de este tamaño sin el poder de la supercomputación acelerada por GPU del sistema Blue Waters. Empezamos a usar GPUs hace más de cinco años, y las GPUs han acelerado radicalmente el ritmo de nuestra investigación, “dijo Klaus Schulten, profesor de física en la Universidad de Illinois, en un comunicado.
Schulten y sus colegas dijeron que la comprensión de la estructura de la cápside del VIH “puede ser la clave para el desarrollo de nuevos y más eficaces medicamentos antirretrovirales para combatir un virus que ya ha matado a unas 25 millones de personas e infectado a 34 millones más” en todo el mundo.
Si bien no hay medicamentos contra el VIH, los actuales se dirigen a la cápside del VIH, que es vista como “un objetivo interesante para el desarrollo de nuevos fármacos antirretrovirales” porque los científicos han descubierto que la interrupción del funcionamiento de la cápside a través de una proteína producida por los monos Rhesus, les ha dado una inmunidad al VIH.
Sumit Gupta, gerente general de la Unidad de Negocio Tesla de Nvidia, dijo que las supercomputadoras aceleradas por GPU proporcionan a los investigadores, la posibilidad de ejecutar simulaciones por ordenador mucho más complicadas, a una velocidad mayor de lo que era posible con sólo sistemas basados en CPU.
Los GPUs ayudan a los investigadores a ampliar los límites del descubrimiento científico, lo que les permite resolver problemas más difíciles y desarrollar ideas en sistemas más grandes y más complejos.
Nvidia presentó su lenguaje de programación CUDA hace varios años en un esfuerzo por ayudar a las empresas de superordenadores como CRAY, para incorporar la funcionalidad de procesamiento paralelo de los sistemas informáticos basados en GPU más potentes del mundo.
Hoy en día, una gran cantidad de las mejores supercomputadoras del mundo usan CPUs y GPUs para realizar mejor las tareas de cálculo.
Link: Nvidia GPUs Assist in Battling HIV Virus (pcmag.com)
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