Grazie all’aiuto degli ingegneri di NVIDIA, ora il noto software Folding@Home può contare sul supporto delle librerie CUDA, portando ad un aumento prestazionale notevole con l’impiego di schede grafiche della nota compagnia californiana.
Infatti, coloro che contribuiscono ai vari progetti in corso potranno completare le loro unità di lavoro più velocemente ed ottenere un numero maggiore di punti al giorno. Il tutto, ovviamente, andrà a vantaggio della ricerca, in quanto gli scienziati potranno usare la maggior potenza di calcolo a disposizione per i loro studi sulla cura del cancro ed altre malattie.
Gli utenti Folding@Home non hanno bisogno di effettuare alcun aggiornamento per beneficiare dei cambiamenti, anche se viene consigliato di installare sempre l’ultima versione dei driver GeForce WHQL disponibili per avere maggiore compatibilità e performance.
Il grafico che vi proponiamo di seguito mostra il miglioramento prestazionale che gli utenti dovrebbero avere usando il nuovo core22 su Folding@Home, il quale abilita il supporto a CUDA, in progetti tipici.
Ad esempio, sui progetti COVID Moonshot il core22 è in grado di raggiungere guadagni pari al 50%-100%, portando a prestazioni davvero impressionanti per i possessori di GPU NVIDIA.
Folding@Home core 22 0.0.13 introduce il supporto CUDA per le schede a partire dall’architettura Fermi in poi, selezionandone automaticamente l’impiego quando disponibile. Oltre a ciò, il core22 ha risolto alcuni problemi ed offre alcune novità relative ai calcoli scientifici.
Il team di Folding@Home ha tenuto a ringraziare alcune persone che hanno lavorato al core22, come Peter Eastman (lead OpenMM developer), Joseph Coffland (lead Folding@Home developer (Cauldron Development)) e Adam Beberg (Principal Architect, Distributed Systems (NVIDIA) e co creatore di Folding@Home), oltre a Jensen Huang e tutti coloro che hanno aiutato con la realizzazione di quest’opera.
Ricordiamo che circa sei mesi fa, in piena pandemia di COVID-19, Folding@Home aveva raggiunto una potenza di calcolo combinata di ben 2,4 ExaFLOPS grazie al contributo di migliaia di persone che avevano deciso di aderire al progetto, mettendo a disposizione dei ricercatori la potenza di calcolo inutilizzata dei propri PC.
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