【IT168 评论】2010年1月14日—美国加利福尼亚州圣克拉拉市- 设计人员将在计算机上研究如何提升洗发水与液体清洁剂的清洁能力并使其更加环保，因为这些研究涉及化学物质平衡的复杂问题。通过利用NVIDIA Tesla GPU的并行处理能力，天普大学的研究人员正在开发一款计算机模拟模型，该模型可为宝洁这样的公司提供快速、高性价比以及精确的工具来研发表面活性剂分子。
表面活性剂具有多种用途，例如它能够为洗发水、洗衣液以及其它诸多清洁用品提供清洁能力与特性。其工作就是将自身附着在污垢上并使污垢能够融入水中，而其在这一过程中的有效性决定了它的清洁力。寻找新型、更好的表面活性剂并在实验室里测试其有效性的过程非常耗时且代价高昂。
天普大学计算分子学研究所Axel Kohlmeyer表示：“精确模拟表面活性剂属性所需的计算机模型对计算能力的要求极高。我们发现，仅仅加入两颗NVIDIA Tesla C1060 GPU，我们最新集群的每一个节点即可完成16倍的工作量。因此我们本地的计算能力得到了成倍增长，远远超过了我们此前在国家超级计算中心所达到的计算能力。”
Kohlmeyer继续道：“在实际应用中，当运行GPU优化的分子动力学模拟时，两颗Tesla GPU所实现的性能即可媲美具备128个CPU核心的Cray XT3超级计算机或配备1024颗CPU、使用常规软件的IBM BlueGene/L计算机。凭借基于NVIDIA Tesla GPU的解决方案，我们现在拥有了更加强大、性价比更高的解决方案，这将大大加快我们关键研究工作的步伐。我们将在天普大学快速部署一个更大的Tesla GPU集群，这一集群将进一步大幅提升我们研究工作的速度。”
天普研究人员将采用GPU加速的HOOMD(高度优化面向对象的分子动力学)模拟软件，该软件由国家能源部艾姆斯实验室的研究人员所编写，其目的是为了发掘NVIDIA GPU的计算能力。
除了部署小型本地GPU集群以外，这所大学的研究团队还将利用国家超级计算应用中心的Lincoln集群来扩展其研究工作。通过增加Tesla S1070 1U GPU系统，该集群的计算吞吐量已经提升至47 TeraFLOPS。
