高密计算、精准分子模拟，GPU加速计算化学科研进程
计算化学是以计算机为技术手段研究化学的一门交叉学科。经过几十年的发展，在化学化工、材料、能源、环境等领域发挥着非常重要的作用。随着GPU的发展，NVIDIA Tesla GPU让计算机化学研究人员突破探索的极限。凭借 GPU，科学家可以把标准PC变成一个“计算实验室”，它能够以五倍的速度运行一般分子动力学、量子化学等领域各类计化模拟软件。
GPU引发的计算化学革命
自2007年以来，将原来专门用于图像处理的GPU应用于高性能科学计算、特别是分子动力学计算的尝试成为热点。具体方式主要以分子模拟为工具实现各种核心化学问题的计算，架起了理论化学和实验化学之间的桥梁。其主要目标是利用有效的数学近似以及电脑程序计算分子的性质（如总能量，偶极矩，四极矩，振动频率，反应活性等）并用以解释一些具体的化学问题。
▲Mole-8.5计算节点
早在2009年，中国科学院过程工程研究便已着手研制国内首套单精度千万亿次高效能超级计算系统Mole-8.5，构建分布式GPU超级计算环境，显著降低了计算化学科研的成本。2013年，中科院过程工程研究所即建立了国际首个GPU加速化学反应分子动力学程序GMD-Reax。
Mole-8.5主要应用于大尺度的化学领域模拟应用，在实时的模拟工作过程中，中国科学院模拟时间仅需往期CPU集群运行时间的9分之一。各种现象表明，利用GPU构建高通量计算平台，有助于完成传统化学计算模式无法完成的大量结构计算需求。随着计算能力的大幅增加，在将来的化学研究中计算化学将扮演更加重要的角色。
计算化学适配GPU推荐
以下测试结果均引用自美国化学会出版的“Journal of Chemical Information and Modeling”杂志上发表题为“GPU-Accelerated Molecular Dynamics and Free Energy Methods in AMBER18: Performance Enhancements and New Features” 的文章，介绍了在最新版AMBER分子模拟软件程序包中GPU加速算法的适配情况。从下方图表可以看出，NVIDIA Tesla V100是性价比较高的GPU，在各分子模拟软件上都有较好的表现。
▲AMBER18和AMBER16在不同架构上的GPU性能对比
▲热力学积分模拟（TI MD）和经典的分子动力学模拟（Equilibrium MD）的各GPU性能对比
建设高性能计算集群
支持高精尖课题研究
针对计算化学领域的算力需求，Cloud hin可为高校、科研院所按需构建以CPU+GPU异构并行计算为主体，可扩展存储架构为辅的高性能科学计算集群解决方案，支撑VASP、Gaussian09、MaterialStudio、Spartan 14、Turbomole等各类计算化学模拟软件，帮助加速解决学者、研究人员、科学家所面临的复杂计算难题。
1、稳定高效的基础架构
Cloud hin云轩GS4208服务器采用Intel C622最高速芯片组，搭载双片Intel Xeon® CPU，最高单机可集成8路NVIDIA TESLA T4/P100/V100或更高级别的GPU。利用高效能计算解决科研数据仿真难题，切实帮助研究人员突破探索的极限。
2、良好的可扩展性
通过分级存储、可扩展的计算集群，把未来业务扩展对现有系统的影响降到最低，有效保护现有投资，满足高校未来的计算资源拓展需求。
3、专业的集群系统软件
平台附配专业集群系统软件、齐备的应用开发环境和并行开发环境，方便用户管理和维护。
4、高水平的技术服务支持
Cloud hin技术服务人员均毕业于NVIDIA深度学习研究所，提供优质的软件测试、移植、调优、并行化等技术服务。凭借以顾客为导向的定制服务及全国多基地后勤支持，为中国及全球用户提供卓越的云基础设施、边云协同计算与高效能智算中心。
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