지포스 GPU를 통해 기존 프로세서보다 140배 빠른 속도로 Folding@home 단백질 연구 시뮬레이션을 처리

지포스 GTX 제품군의 컴퓨팅 처리 능력을 통해 Folding@Home 프로젝트나 기타 어플리케이션은 NVIDIA의 범용 병렬 프로세서상에서 기존 CPU보다 140배 빠른 속도로 작동한다.

개발자들은 GPU가 게이밍을 넘어섰고, 비(非)그래픽 작업에 GPU를 사용하도록 설계된 어플리케이션이 늘어나고 있음을 깨닫고 있다. 스탠포드 대학의 Folding@home 프로젝트는 비(非)게이밍 어플리케이션에 GPU가 활용된 가장 최근의 사례이다.

서울 2008년 7월 28일 (월) - 스탠포드 대학(Stanford University)의 분산 컴퓨팅 프로그램인Folding@home 프로젝트는 수백만 개 컴퓨터 프로세서를 단백질 폴딩(protein folding) 시뮬레이션에 활용한 것으로 암이나 낭포성 섬유증, 파킨슨 병과 같은 질병들의 치료법을 개발하는 기반이 되어왔다. Folding@home 프로젝트는 GPU를 게임 어플리케이션 분야가 아닌 다른 목적으로 사용한 가장 최근의 사례로써, 엔비디아의 지포스 GPU를 통해 Folding@home에 참여할 경우, 기존 CPU 대비 140배의 속도로 단백질 폴딩(folding) 시뮬레이션을 수행 할 수 있다.

스탠포드 대학교의 화학과 교수이자 Folding@home 프로젝트의 책임자인 비제이 팬드(Vijay Pande) 교수는 “지포스 GPU를 통한 단백질 폴딩 시뮬레이션은 매우 신속하고, 드라마틱했다”라며 “지포스 GPU를 통해 폴딩을 진행한 팀의 효율은 놀랍도록 향상되었고. 이와 같은 프로세서를 Folding@home에 적용하는 것만으로 프로젝트 전 과정이 획기적으로 변화했다. 생물학 연구를 완성하는데 소요되는 시간을 혁신적으로 줄일 수 있을 것이다”고 말했다.

Folding@home 프로젝트는 가능한 많은 데이터 유닛을 신속히 처리하는 분야에서 경쟁하는열성적인 컴퓨터 사용자로부터 많은 관심을 받았다. Folding@home 프로젝트에 참가한 팀들의 비공식적 기록은 http://folding.extremeoverclocking.com/에서 확인할 수 있다.

엔비디아 내부의 ‘폴딩’ 시뮬레이션 팀은 10대의 시스템만을 사용해 2주 만에 모든 팀의 90% 이상을 앞질렀고, GPU를 더 투입시킨 결과, 엔비디아 팀은 한 달도 되지 않아 전체 처리량에 있어 상위 0.1%의 팀이 되었다.

다른 폴딩 팀 역시 엔비디아의 Folding@home 클라이언트와 동일한 결과의 기록 상승을 보였다.

PC 게임즈 하드웨어(PC Games Hardware)사의 편집자인 칼스턴 스필(Carsten Spille)은 “우리는 PC 게임즈 하드웨어 폴딩 팀의 여러 멤버가 엔비디아 폴딩 클라이언트를 설치하여 두 배의 성과를 거두는 것을 보았다”며 “우리는 매일 많은 팀을 제쳐왔고, 마침내 세계 접합 팀 중 상위 100팀 내에 들고자 했던 목표를 달성하게 되었다”고 덧붙였다.

단백질 폴딩(Folding protein)에 대하여

단백질은 생물학자들이 ‘폴딩’이라 부르는 과정을 통해 스스로 모이게 된다. Folding@home프로젝트는 단백질 폴딩과 잘못된 폴딩 그리고 연관 질병을 이해하기 위한 것이다. Folding@home프로젝트는 단백질이 어떻게 빠르고 정확하게 접히는가를 이해하고, 단백질이 부정확하게 접혔을 때 어떠한 현상이 발생하는 지를 시뮬레이션하기 위한 프로젝트이다. 알츠하이머, 낭포성 섬유증, 광우병, 유전적 폐기종 그리고 여러 가지 암과 같은 질병들이 단백질의 잘못된 폴딩에서 비롯된다고 알려져 있다.

문의처

엔비디아 코리아 : 이선희 부장 (slee@nvidia.com)
크로스 커뮤니케이션스 : 박은정 팀장/ 장지은 (jieun@crosspr.com)