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EQC2019-005580-P

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Recursos Computacionales basados en GPUs para Dinámica Molecular y Machine Learn...

Recursos Computacionales basados en GPUs para Dinámica Molecular y Machine Learning El Institut de Química Teòrica i Computacional de la Universidad de Barcelona pretende adquirir servidores de cálculo dotados con procesadores tipo GPU que permiten hasta dos órdenes de magnitud la aceleración de cálculos de dinám... ver más

01/01/2019

48K€

Presupuesto del proyecto: 48K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BARCELONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 327

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BARCELONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 327

Presupuesto del proyecto 48K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto El Institut de Química Teòrica i Computacional de la Universidad de Barcelona pretende adquirir servidores de cálculo dotados con procesadores tipo GPU que permiten hasta dos órdenes de magnitud la aceleración de cálculos de dinámica molecular con campos de fuerza, Los recursos computacionales propios del Instituto no disponen de este tipo de procesadores, El equipo solicitado corresponde a 3 servidores con 4 GPUs cada uno, Su necesidad viene también impuesta por el escaso número de GPUS en los centros de supercomputación empleados por los miembros del Instituto (8 GPUs Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya-CSUC) o un acceso continuo no garantizado (Barcelona Supercomputer Center-BSC),Los cálculos basados en campos de fuerza han sido ampliamente para estudiar el comportamiento temporal (dinámica molecular) de biomoléculas pero en los últimos años también se ha generalizado en el campo de materiales/catálisis, En la actualidad alrededor del 70% de los miembros del Instituto emplean este tipo de cálculos, Esta tecnología está especialmente indicada para los cálculos empleando algoritmos con redes neuronales (machine learning), Este equipamiento permitiría el desarrollo de esta nueva área de investigación en nuestro Instituto, Esta infraestructura está dedicada a mejorar nuestros recursos computacionales para la investigación además en varios casos está directamente ligada a colaboraciones con empresas en tema como diseño de fármacos y recursos energéticos

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