NVIDIA CUDA技術效能超越Petaflop

Folding@home計畫旨在瞭解蛋白質如何影響人類的身體，該計畫目前有11,370顆NVIDIA GPU貢獻其運算效能，其中達到的petaflop等級效能幾乎佔了整個計畫總處理效能的一半。相較之下，在Windows環境採用208,268顆CPU的執行效能，也只能提供198 teraflop的運算效能──只有這個計畫總處理效能的6%。

史丹佛大學在6月推出針對NVIDIA GPU編程的Folding@home用戶端程式，因此在短短數月內即可為此計畫創造了突飛猛進的成績。透過NVIDIA CUDA這個針對多重核心平行運算架構的C語言開發環境，Folding@home客戶端程式中的CUDA　port所提供的處理效能，已超越這個計畫自推出以來任何其他架構所達成的成效。

史丹佛大學化學系助理教授暨Folding@home計畫總監Vijay Pande表示：「正如統計數據所顯示，NVIDIA GPU對蛋白質折疊模擬的影響力確實令人非常驚訝。參與這個計畫而且運用NVIDIA繪圖處理器進行折疊模擬運算的隊伍，都體會到NVIDIA GPU對計畫的成效有非常顯著的提升，這理所當然會大幅加快研究計畫的進度。」

史丹佛大學的分散式運算計畫Folding@home結合幾百萬顆處理器的運算威力模擬蛋白質的折疊，已成為研究治療癌症、囊腫纖維症、帕金森氏症等致命疾病的重要力量。據稱在NVIDIA GPU上執行Folding@home程式，能讓蛋白質模擬的速度比現今傳統CPU要快上140倍。