엔비디아 지포스 GPU
질병 치료 연구의 가속화에 기여

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

탠포드 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 경쟁하는 열성적인 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.