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GPU 加速高性能计算（HPC）经典应用在线研讨会
2022/05/26 13:30:00
主讲人
负责英伟达科研和能源行业 GPU 计算解决方案设计与研究，包括 GPU 在高性能计算、深度学习和数据科学等领域的应用，GPU 的分布式并行计算加速，CUDA 及 OpenACC 的应用程序移植和性能优化。
戴志翔
NVIDIA 解决方案架构师
负责 NVIDIA 教育科研行业 GPU 计算解决方案设计与研究，方向包括 GPU 在高性能计算、深度学习，数据科学和 AI for Science 等领域的应用，GPU 的分布式并行计算加速，CUDA 及 OpenACC 的应用程序移植和性能优化。
负责 NVIDIA 教科研行业 GPU 计算解决方案设计与研究，方向包括 GPU 在加速计算、深度学习和数据科学等领域的应用，GPU 的分布式并行计算加速，CUDA 及 OpenACC 的应用程序移植和性能优化；当前工作主要方向在材料计算相关应用的 GPU 平台加速，以及基于 AI 驱动的材料计算方法的探索和方案设计。
演讲主题
- GPU 加速 LAMMPS 分子动力学应用
- GROMACS 使用及优化方法
- GPU 加速 VASP 应用
研讨会简介
高性能计算在重大科学发现的前沿基础科学研究领域已逐渐成为不可或缺的重要手段之一。从分子动力学模拟、生物制药、材料电子结构计算、材料模拟到生命科学，都离不开高性能计算的支持。
高性能计算和科学计算的过程往往伴随着庞大的数据量以及高计算力需求，也诞生了一些面向不同领域的应用软件，比如 LAMMPS、GROMACS、VASP 和 NAMD 等，能够帮助科学家跨领域开展工作，加快科学发现速度。
这些应用软件都针对 GPU 进行了专门优化，同时可以借助 CUDA、OpenACC 和 GPU 加速的数学库来提升运行效率。因此，科学家可以利用 GPU 实现更快的结果，同时大幅减少编程工作量。有实践表明，针对分子动力学、量子化学、生命科学等前沿基础科学研究，代码在 GPU 上的运行速度将能提升3~10倍。
如何将高性能计算和科学计算应用软件更好地部署到 GPU 计算平台，并针对其计算特点进行优化，实现在 GPU 计算平台的高效运行是科学家开展工作的关键一步。
5月起，智东西公开课与 NVIDIA 共同策划推出「GPU 加速高性能计算（HPC）经典应用在线研讨会」。研讨会将聚焦经典高性能计算和科学计算应用，以及如何在 GPU 平台更好地加速这些应用。
「GPU 加速高性能计算（HPC）经典应用在线研讨会」计划开设两场。5月26日，研讨会第一场将以直播形式举行，重点探讨应用于分子动力学和材料电子结构计算的三大软件：LAMMPS、GROMACS 和 VASP。
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