Онлайн-ресурс Amber, посвящённый одноимённому научному проекту, опубликовал результаты тестирования профессиональных ускорителей в программе моделирования молекулярных процессов. Для тестов использовалась система глубокого обучения DGX-1 на базе карты Tesla P100 (чип GP100 с 3584 потоковыми процессорами). Программно работа бенчмарка обеспечивалась ранней версией CUDA 8.0.
При анализе «поведения» молекулы, состоящей из 23,6 тыс. атомов, одно устройство Tesla P100 оказалось на 12–17% производительнее пары ускорителей Tesla M40 и на 46–47% опередило единичный видеоадаптер GeForce GTX Titan X (Maxwell GM200-400).
Масштабируемость результатов с увеличением количества плат довольно скромная, что можно списать на особенности тестового приложения.
Вычислительные операции с моделью молекулы из 408,6 тыс. атомов также показали превосходство Tesla P100. Так, чтобы сравниться с одним устройством на основе GP100, необходимы четыре видеокарты GTX Titan X.
