可以運行Schr?dinger(薛定諤)軟件的軟硬件系統(tǒng)要求
支持的操作系統(tǒng) Windows、蘋果電腦、Linux
Windows 11 版本 22H2 版本 21H2
Windows 10 版本 22H2 版本 21H2
GPU 上的 Active Learning Glide 和 DeepAutoQSAR 等 GPU 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序只能在 Linux 上運行。
時間線
我們的目標(biāo)是在公開發(fā)布 3 個月后為新操作系統(tǒng)版本提供支持。
一旦操作系統(tǒng)平臺版本達(dá)到“生命周期結(jié)束”（EOL），就無法提供支持。請咨詢您的平臺提供商以獲取 EOL 信息。
硬件要求
| 必填 | 強烈推薦 | |
| 處理器 （CPU） |
x86_64兼容處理器 （支持 Apple 芯片 M 系列處理器） |
對于大型作業(yè)，建議使用以下硬件組件在具有排隊系統(tǒng)的群集上進行計算：
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| 系統(tǒng)內(nèi)存 （RAM） | 每個內(nèi)核 4 GB 內(nèi)存 | |
| 磁盤空間 | 18 GB 磁盤空間用于軟件安裝;400-500 GB（如果還安裝了數(shù)據(jù)庫）（PDB、BLAST 等） |
運行作業(yè)的最小暫存盤空間為 60 GB 更快的本地磁盤訪問速度對于讀取大量數(shù)據(jù)的作業(yè)非常重要。例如，使用 SSD、具有更高速度（例如 10000 rpm）的磁盤或使用多個控制器和條帶化的磁盤陣列可能是有益的。 對于臨時存儲（或經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)），本地磁盤優(yōu)先于網(wǎng)絡(luò)磁盤，因為網(wǎng)絡(luò)磁盤受網(wǎng)絡(luò)訪問、帶寬和網(wǎng)絡(luò)流量的影響。 |
要查看可能需要 IT 團隊進行更改的即將到來的基礎(chǔ)設(shè)施項目列表，請單擊此處。
可視化以及與 Maestro 交互的額外注意事項
顯卡 我們建議使用支持硬件加速 OpenGL 的顯卡，該顯卡具有至少 1GB 的板載內(nèi)存和供應(yīng)商提供的最新顯卡驅(qū)動程序。
網(wǎng)絡(luò)文件共享 不建議使用通過 CIFS （Samba） 掛載的網(wǎng)絡(luò)文件共享，因為 Maestro 項目使用的 SQLite 數(shù)據(jù)庫具有通常不可用的鎖定依賴關(guān)系。
鼠標(biāo) 我們建議使用帶滾輪的 3 鍵鼠標(biāo)。
3D立體顯示 對于 3D 立體顯示器，我們推薦 Looking Glass 顯示器。
GPGPU 要求
（圖形處理單元上的通用計算）
下面列出了 Desmond、Deep AutoQSAR、FEP+、GPU Shape 和 WaterMap 的 GPU 計算要求。
Jaguar、Active Learning 和其他產(chǎn)品的要求可以在下面的各個頁面上找到。
我們支持以下 NVIDIA 解決方案：
| Achritecture | 服務(wù)器/高性能計算 | 工作站 |
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Maxwell |
Tesla M40 Telsa M60 |
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Pascal |
Tesla P40 Tesla P100 |
Quadro P5000 |
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Volt |
Tesla V100 |
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Turing |
Tesla T4 |
Quadro RTX 5000 |
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Amper |
Tesla A100 |
RTX A4000 RTX A5000 |
注意 不推薦使用 Tesla K20、Tesla K40 和 Tesla K80 卡。雖然我們?nèi)匀幌Ｍ覀兊?GPGPU 代碼能夠運行，但 NVIDIA 已在 CUDA 11.2 工具包中棄用了對這些卡的支持。
筆記
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我們僅支持這些卡的 NVIDIA“推薦/認(rèn)證”Linux 驅(qū)動程序，最低 CUDA 版本為 11.2。
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有關(guān)預(yù)配置的 Schr?dinger 兼容 GPU 盒的信息，請參閱 MD 兼容系統(tǒng)和 FEP+ 兼容系統(tǒng)。
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標(biāo)準(zhǔn)支持不包括消費級 GPU 卡，例如 GeForce GTX 卡。
