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Le GPU NVIDIA stanno offrendo più di 1 petaflop del potere di lavorazione alla Stanford University's Folding@home, la quale ha distribuito applicazioni computing come quelle della settimana scorsa, secondo le statistiche pubblicate da Stanford. Le attività di NVIDIA® GPU offrono più di 1.25 petaflops, ovvero il 42% del totale potere di lavorazione dell'applicazione che cerca di capire come le modifiche delle proteine colpiscono il corpo umano.
 
Il contributo di NVIDIA, quasi la metà del potere di lavorazione su Folding@home, è offerto da solamente 11,370 dei microprocessori attivi totali usati nel progetto. Per avere un termine di paragone, 208,268 CPU che supportano Windows attivi, offrono 198 teraflops - solo 6% del potere di lavorazione totale nel progetto.
 
Stanford University ha rilasciato un Folding@home client appositamente per NVIDIA GPU a giugno così da raggiungere nuovi vertici prestazionali insolamente alcuni mesi. Sviluppato usando NVIDIA CUDA™, un ambiente di programmazione di linguaggio C per molti centri di architetture parallele, il porting del Folding@home client  in  CUDA  ha offerto più potere di lavorazione rispetto ad altre architetture nella storia del progetto. 
 
"Come mostrano queste statistiche, l'impatto di NVIDIA GPU sulle simulazioni di protein folding sono state straordinarie", afferma Vijay Pande, professore associato di chimica, Stanford University e direttore del progetto Folding@home. "Squadre che utilizzano il folding con NVIDIA GPU stanno avendo spinte enormi nella loro ricerca e questo sta aiutando ad accelerare significativamente i progetti".
 
"Applicazioni come Folding@home sono solo l'inizio, noi stiamo vedendo ogni giorno sempre più esempi di problemi computing che sono risolti da CUDA e le nostre tecnologie GPU", sostiene Michael Steele,  general manager di visual consumer solution di NVIDIA. "Io so che ognuno in NVIDIA sta seguendo da vicino i progressi del progetto Folding@home dal rilascio di CUDA  per le nostre GPU e noi ci siamo soddisfatti nel poter osservare quale contributo significativo loro siano in grado di portare"
 
Il programma computing Folding@home distribuito dalla Stanford University  è diventato il punto di forza nella ricerca di cure per malattie mortali come il cancro, la fibrosi cistica e il morbo di Parkinson, combinando la potenza del computing di milioni di microprocessori per simulare il protein folding. Il progetto Folding@home è l'ultimo esempio dell'ampio elenco delle applicazioni non-gaming per unità di lavorazione di grafiche (GPU). Applicando il Folding@home client su una GPU NVIDIA, le simulazioni protein folding possono essere fatte 140 volte più velocemente rispetto ad alcune tradizionali CPU di oggi.

Tavola completa delle statistiche: