为什么我们需要大量的GPU图形处理器并行计算能力才能完成一个药物虚拟筛选任务呢?
米晨
由我天地宽
因为在大规模分子间作用、结构域之间的相互作用和复杂化学反应等方面，通常采用高通量的计算方法进行预测和优化。拉格朗日模型中常使用密度泛函理论（DFT）作为求解电荷分布的基础方程组. DFT中的基本方程式是Hartree-Fock方程组其中包含了大量的自洽项和相互作用项. 目前，大多数药物虚拟筛选任务涉及到计算大量分子之间的相互作用并解决相应的非线性微分方程，需要进行高精度、高效率的计算。而GPU图形处理器具有高度并行化能力，可以将复杂的计算问题分解成小块数据在多个计算核心上同时运行求解；此外，由于GPU架构支持大量的通用和专用算法，能够有效提高计算效率.因此，使用大量GPU图形处理器可以大大提升药物虚拟筛选任务的计算速度。
药物虚拟筛选是一项高负载的计算工作，要求在短时间内同时进行大量的分子间相互作用分析。这是一个非常复杂的问题，涉及多种领域知识和技术手段的应用。而传统的计算方法往往难以满足这个复杂性要求。GPU图形处理器并行计算能力可以大大提高计算效率、减少运算时间以及降低运算成本等。通过多核心并行处理的能力，在计算机中将一个复杂的工作分解成若干个小任务来同时执行，从而加快了整个计算过程的运行速度和质量。另外，GPU图形处理器还可以针对每个分子间的相互作用进行高效能并行运算，大大提高了药物虚拟筛选工作的效率和准确性。
2个月前
要完成药物虚拟筛选，我们需要进行大量的分子动力学模拟（MD）和蒙特卡罗模拟（MCM/SCF）。一句话解释：你需要做很多计算来找到最接近你理想的化合物！ 在药物设计中，GPU图形处理器可以提供并行能力以加速大型分子动力学或Monte Carlo模拟。这些大规模的计算需要大量的并行处理才能够完成。
2个月前
因为药物虚拟筛选是一种大规模的计算密集型工作，要求高并发访问大量分子数据和大量计算资源。拉 大药学界研究水平是一项艰巨的任务，而高性能并行计算机正是为了加速这些计算密集型工作的核心组件之一。
2个月前
药物的分子结构复杂，涉及大量的原子和键。是一个庞大的数学模型，而传统的CPU计算不能满足大规模处理的需求。采用GPU并行计算可以大大提高计算效率，加速研究进程，减少时间成本与人力资源消耗。
2个月前
因为现在分子对接和分子动力学是两个最主要的药物虚拟筛选方法。不仅要求大规模并行计算，还需要强大的数据存储、交换和管理能力。
2个月前
因为在计算机上运行虚拟化，通常使用许多计算机上的硬件来处理。看看这些计算能力的详细信息：
2个月前
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2个月前