Ускорение поиска лекарств с помощью графических процессоров
Сегодня в отношении высокопараллельных расчётов графические процессоры (GPU) серьёзно превосходят центральные (CPU). Во многих научных областях GPU уже активно используются и сильно помогают специалистам. NVIDIA решила рассказать о ещё одной важной области исследований: ускорение поиска лекарств с помощью мощностей графических процессоров.
Поиск новых лекарств — это сложная и трудоёмкая задача. Биохимики должны проверить миллионы составов прежде чем смогут выбрать те, что наиболее эффективны против определённого вируса или бактерии или те, что вызывают желательную реакцию человеческого тела.
Для ограничения области поиска учёные используют сложные инструменты высокопроизводительной фильтрации. Однако, на определённом этапе им, всё же приходится тестировать оставшиеся биохимические составы в ручных экспериментах.
Тестирование составов — это многократный процесс, который может длиться пять лет до того, как новое лекарство будет, наконец, обнаружено. Потом пять или более лет идут клинические испытания и прочие процедуры, необходимые для того, чтобы управление по контролю за продуктами и лекарствами одобрило новый препарат. Таким образом, всё, что может ускорить процесс тестирования позволяет приблизить появление на рынке лекарств, которые потенциально могут сохранить жизни.
Компьютерная симуляция биохимических реакций помогает учёным выбрать более продуктивное направление исследования и улучшить продуктивность своей работы. Проблема лишь в том, что подобная симуляция настолько сложная задача, что обычно она вычисляется на суперкомпьютерах и занимает при этом недели или даже месяцы при симуляции лишь одной биохимической реакции. К примеру, чтобы воссоздать процесс, при котором микроскопические клеточные механизмы, называемые рибосомами, работают с протеинами для построения аминокислот, Аламосской национальной лаборатории понадобилось девять месяцев работы суперкомпьютера, хотя в реальности это происходит всего за две наносекунды.
Это лишь один из примеров тех областей исследований, в которых применение вычислений общего назначения средствами графических ускорителей может принести огромные преимущества. Всего по оценкам NVIDIA в мире около 15—20 миллионов исследователей, которые могут серьёзно улучшить продуктивность своей работы благодаря доступу к суперкомпьютерным мощностям. Однако, в мире всего лишь несколько тысяч суперкомпьютеров и многим исследователям приходится заказывать вычислительное время за год вперёд, а многие и вовсе лишены такой привилегии.
В ближайшем будущем множество исследователей получат доступ к огромным вычислительным ресурсам графических ускорителей, что, будем надеяться, приблизит наступление светлого будущего.