시뮬레이션 및 모델링

GPU 가속 시뮬레이션을 통한 전력 혁신

GPU는 컴퓨팅 집약적인 코드의 일부를 병렬화하여 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 가속합니다. 이를 통해 과학 분야의 연구원, 과학자 및 엔지니어가 신속하게 시뮬레이션을 실행하고 발견을 더 빠르게 할 수 있습니다.

시뮬레이션 및 모델링을 사용하는 사람은 누구입니까?

시뮬레이션 및 모델링은 다양한 산업에서 사용됩니다. 연구원이 질병과 싸우기 위해 신약 개발에 사용하거나, 엔지니어가 복잡한 실제 세계의 문제를 시뮬레이션하기 위해 사용하거나, 애널리스트가 금융 모델을 만들기 위해 사용할 수 있습니다.

연구원

연구원들은 GPU를 사용하여 대규모 시뮬레이션을 더 빠르게 실행하고, 더 빨리 통찰력을 얻고, 결과를 더 빨리 게시하고 있습니다.

엔지니어

기계 공학, 지질 과학 및 제조 분야의 엔지니어들은 GPU 기반 시스템의 복잡한 설계를 모델링하여 작업을 분석하고 있습니다.

애널리스트

금융 조직은 NVIDIA GPU를 사용하여 대규모 데이터세트에서 통찰력을 얻어 실시간으로 결정을 내리고 있습니다.

시뮬레이션 워크로드 가속화

애플리케이션을 통해 유체 시뮬레이션에서 분자 역학에 이르는 다양한 분야의 과학자, 엔지니어 및 연구원들이 작업을 수행할 수 있습니다. 오늘날 이러한 수천 개의 애플리케이션이 GPU 가속화되어 연구원들이 과업을 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 주요 HPC 애플리케이션은 NVIDIA NGC^™에서 이용할 수 있습니다.

GROMACS

GROMACS는 수억 개의 입자로 구성된 시스템에 대한 뉴턴 운동 방정식을 시뮬레이션하도록 설계된 분자 동역학 애플리케이션입니다.

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LAMMPS

LAMMPS(Large-Scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)는 분자 역학 시뮬레이션을 위해 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다.

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NAMD

NAMD(Nanoscale Molecular Dynamics)는 대규모 생체 분자 시스템의 고성능 시뮬레이션을 위해 설계된 병렬 분자 동역학 코드입니다.

NAMD 알아보기

일부 주요 HPC 애플리케이션의 향상된 성능에 대해 살펴보려면 NVIDIA Developer Zone을 방문하세요. 이러한 GPU 가속 애플리케이션을 시작하려면 NVIDIA NGC를 방문하세요.

NVIDIA HPC SDK를 통한 GPU 가속 애플리케이션 개발

포괄적인 HPC용 컴파일러, 라이브러리 및 도구 제품군

NVIDIA HPC SDK에는 개발자 생산성과 HPC 모델링 및 시뮬레이션 애플리케이션의 성능과 휴대성을 극대화하는 데 필수적인 검증된 컴파일러, 라이브러리 및 소프트웨어 도구가 포함되어 있습니다.

VASP, 가우시안, ANSYS Fluent, GROMACS 및 NAMD를 포함한 널리 사용되는 HPC 애플리케이션은 CUDA^®, OpenACC^® 및 GPU 가속 수학 라이브러리를 사용하여 획기적인 성능을 낼 수 있습니다. 이러한 동일한 소프트웨어 도구를 사용하여 NVIDIA GPU로 애플리케이션을 가속하고 극적인 속도 향상 및 전력 효율성을 달성할 수 있습니다.

자세히 알아보기

가속화된 시뮬레이션 및 모델링 사용 사례

시뮬레이션 및 모델링 분야에는 헬스케어, 금융, 제조, 지구 과학과 같은 다양한 산업에서 활용할 수 있는 다양한 사용 사례가 존재합니다.

날씨 패턴 예측

자동화된 기능 감지가 악천후, 태양 폭풍 및 근사 물체의 위협을 식별하는 방법, 모델 및 데이터 동화 기술의 가속화가 보다 정확한 예측을 생성하는 방법 등 일기 예보 및 기후 모델링에서 시뮬레이션이 어떻게 사용되는지 알아보십시오.

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코로나19 시뮬레이션

연구에서 시뮬레이션이 코로나19 팬데믹을 포함한 많은 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오. 20만 개 이상의 NVIDIA GPU의 컴퓨팅 성능과 자원봉사자들이 기여한 추가적인 컴퓨팅 리소스를 결합한 Folding@Home 프로젝트는 스파이크 단백질에 대한 확장적인 시뮬레이션을 수행했습니다.

슈퍼컴퓨팅 세션
시청

금융 모델 가속화

HPC 모델링이 과학적 연구 영역 밖에서 할 수 있는 것들에 대해 알아보세요. 금융 부문에서 모델링 및 분석을 수행하는 데에도 사용됩니다. 금융 모델의 크기와 정교함이 증가함에 따라 데이터 사이언티스트와 개발자는 점점 더 HPC에 의존하여 알고리즘과 시뮬레이션을 가속화하고 있습니다.

녹화된 웨비나 시청

엔지니어링 시뮬레이션 속도 향상

시뮬레이션 및 모델링을 통해 저장소 엔지니어가 CPU 기반 솔루션보다 적은 하드웨어 리소스를 사용하여 더 정확하고 견고한 예측 모델을 더 빠르게 개발하는 방법을 알아보십시오.

GTC 세션 보기

세션 및 데모 비디오를 통해 시뮬레이션에 대해 자세히 알아보거나 NVIDIA 개발자 블로그를 통해 시작하세요.

비디오 시청

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