Мощность суперкомпьютера в МФТИ увеличена в два раза

Группа компаний РСК объявила о двукратном увеличении производительности энергоэффективного суперкомпьютера, разработанного её специалистами для решения сложных научных задач в лаборатории суперкомпьютерных технологий для биомедицины, фармакологии и малоразмерных структур I-SCALARE (Intel super computer applications laboratory for advanced research) при Московском физико-техническом институте.

Эта лаборатория была создана на базе МФТИ в рамках гранта правительства России в 2010 году. Теперь, благодаря возросшей в два раза до 83,14 TFLOPS (триллионов операций в секунду над числами плавающей запятой) пиковой производительности суперкомпьютера, российские учёные смогут проводить более масштабные исследования, достичь очередных успехов в моделировании поведения вирусов и в создании в будущем новых лекарств для борьбы со многими опасными заболеваниями.

За время использования суперкомпьютера в лаборатории I-SCALARE уже достигнут целый ряд новых научных результатов, говорится в пресс-релизе РСК.

Например, исследовательская группа под руководством профессора Романа Ефремова при Институте биоорганической химии РАН использует вычислительный кластер в МФТИ для исследования в области конструирования нового класса антимикробных соединений на основе природных лантибиотиков. В ходе развития данного проекта, проведения расчётов и моделирования получены микросекундные траектории молекулярной динамики мишени действия антибиотиков (молекулы липида-II) в мембране бактерий.

Задачи моделирования структуры белковой оболочки и молекулярной динамики опасных для человека вирусов типа Flavivirus (например, вируса лихорадки Денге) и процессов их взаимодействия с клетками организма решаются на суперкомпьютере учёными исследовательской группы химического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. По словам ведущего научного сотрудника Владимира Палюлина, в ходе проведённых исследований построены молекулярные модели мембраны вириона и фрагмента белковой оболочки, включающие миллионы атомов. Это позволило получить информацию о пространственном строении вирусного белка, недоступную экспериментальными методами, а затем проанализировать его динамическое поведение и связывание с ним молекул, препятствующих слиянию флавивирусов с клетками человека.