VMD是一个分子可视化程序，该程序采用3D图形以及内置脚本来对大型生物分子系统进行显示、制成动画以及分析等操作。伊利诺伊大学厄本那香槟分校的理论与计算生物物理学小组免费分发。
VMD 1.8.7版本中的几个关键内核与应用程序均可利用NVIDIA®（英伟达™）GPU（图形处理器）的大规模并行CUDA架构。与仅在CPU上运行相比，当使用NVIDIA CUDA GPU时，这些应用程序的运行速度可达20至100倍。下面我们对这一速度提升进行了讨论。
通过浏览下列网址，用户可以了解到有关VMD与NAMD GPU加速的最新消息。 http://www.ks.uiuc.edu/Research/gpu/
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分子轨道显示
对分析量子化学模拟结果来说，分子轨道可视化是非常重要的。
正如图表中结果所示，GPU首次仅利用即时（On-The-Fly）运算实现了量子化学模拟轨道的交互式动画。
- CPU运行时间为10-100秒。
- GPU运行时间不足0.3秒。
Tesla GPU的数量越多，VMD中这款应用程序的速度提升就越大：
- 3颗Tesla GPU（图形处理器）可实现323倍速度提升
- 4颗Tesla GPU（图形处理器）可实现412倍速度提升
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VMD中的分子轨道计算
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离子排列
即便使用中等大小的CPU集群，对病毒等极大结构进行基于库仑的电离也需要耗费数天的时间。
VMD中基于GPU的离子排列工具可对静电势图运算进行加速，在此类任务上，4颗Tesla C1060 GPU（图形处理器）的实际性能可达1.78 Teraflop。GPU可实现预计算平均场，因此用户可在分子动力学（MD）代码内部替换即时（On-The-Fly）计算。
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直接库仑总和（速度提升69倍）
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隐含配体（Implicit Ligand）采样
隐含配体采样用于寻找蛋白质内部的气体移动路径。它被用来研究氧气、一氧化碳等分子如何在蛋白质中移动，并且在代用燃料以及能源研究方面尤为有用。
针对在CPU上需要花费2个月以上处理时间的隐含配体采样，一颗Tesla C1060 GPU（图形处理器）仅需3天时间即可完成。
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VMD中的隐含配体采样（速度提升20倍）
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相关纵向领域中的CUDA加速
另请参考
