Badamy potencjał wykorzystania procesora graficznego (GPU) w obliczeniach dawki promieniowania Monte-Carlo (MC) do obliczeń dawki promieniowania opartych na algorytmie Monte-Carlo (MC). Procentowa dawka głębokościowa (PDD) fotonów w ośrodku o znanych współczynnikach pochłaniania i rozpraszania jest obliczana przy użyciu symulacji MC działającej zarówno na standardowym CPU, jak i GPU. My GPU do masowego przetwarzania równoległego zapewnia znaczne przyspieszenie obliczeń MC. znaczne przyspieszenie obliczeń MC i oferuje znaczącą przewagę dla rozproszonych symulacji stochastycznych. w przypadku rozproszonych symulacji stochastycznych na pojedynczym komputerze. Wykorzystanie tego potencjału procesorów graficznych pomoże we wczesnym wdrożeniu MC do rutynowego planowania w środowisku klinicznym. rutynowego planowania w środowisku klinicznym. --- Aby ocenić wykorzystanie procesorów graficznych ogólnego przeznaczenia (GPGPU) w celu poprawić wydajność MODFLOW, opracowano niestrukturalny wstępnie uwarunkowany gradientu (UPCG). Solver UPCG wykorzystuje skompresowany skompresowany schemat przechowywania rzadkich wierszy i obejmuje Jacobiego, niekompletne wypełnienie zerowe i zmodyfikowaną niekompletną faktoryzację LU oraz uogólniony wielomian uogólnione wielomiany najmniejszych kwadratów. Solver UPCG zawiera również opcje dla sekwencyjnego i równoległego rozwiązania na jednostce centralnej (CPU) przy użyciu OpenMP. W przypadku symulacji wykorzystujących GPGPU, wszystkie podstawowe operacje algebry liniowej są wykonywane na GPGPU; kopie pamięci między jednostką centralną CPU i GPCPU następują przed pierwszą iteracją solwera UPCG i po spełnieniu kryteriów przepływu lub przekroczeniu maksymalnej liczby iteracji. Wydajność solwera UPCG dla rozwiązań GPGPU i CPU jest testowana porównawczo przy użyciu symulacji syntetycznej, heterogenicznej, nieograniczonej warstwy wodonośnej z dziesiątkami tysięcy do milionów aktywnych komórek siatki. dziesiątkami tysięcy do milionów aktywnych komórek siatki. Testy wskazują na przyspieszenie GPGPU na rzędu od 2 do 8, w stosunku do standardowego rozwiązania MODFLOW z prekondycjonowanym gradientem sprzężonym (PCG). gradientu (PCG), można osiągnąć, gdy (1) kopie pamięci między CPU i GPGPU są zoptymalizowane, (2) procent czasu wykonywania kopii pamięci między CPU i GPGPU jest niewielki w stosunku do czasu obliczeń, (3) wykorzystywane są wysokowydajne karty GPGPU, oraz (4) kombinacje CPU-GPGPU są do wykonywania operacji sekwencyjnych, które są trudne do zrównoleglenia. Co więcej, testy solvera UPCG wskazują, że przyspieszenia GPGPU przewyższają równoległe przyspieszenia CPU osiągnięte przy użyciu OpenMP na wielordzeniowych procesorach dla prekondycjonerów, które mogą być łatwo zrównoleglić. --- Teoretyczna eksploracja fundamentalnych procesów biologicznych obejmujących wymuszone rozplątywanie multimerycznych białek, ruch ślizgowy we włóknach białkowych oraz mechaniczne odkształcenia zespołów biomolekularnych pod wpływem sił fizjologicznych. jest wyzwaniem nawet dla rozproszonych systemów obliczeniowych. Wykorzystując gruboziarnistą gruboziarnisty model samoorganizującego się polimeru (SOP), zaimplementowaliśmy symulacje Langevina symulacje białek na procesorach graficznych (program SOP-GPU). My oceniliśmy wydajność obliczeniową kompleksowej aplikacji programu, w której wszystkie kroki programu, w którym wszystkie kroki algorytmu są uruchamiane na GPU, poprzez profilowanie profilując czas symulacji i wykorzystanie pamięci dla wielu systemów testowych. Uzyskano ∼90-krotne na GPU, w porównaniu ze zoptymalizowanym programem dla jednostki centralnej umożliwiło nam śledzenie dynamiki w centysekundowej skali czasowej, i uzyskanie profili siła-rozciąganie przy użyciu eksperymentalnych prędkości ciągnięcia (v(f) = 1-10 μm/s) stosowanych w mikroskopii sił atomowych i optycznej spektroskopii sił dynamicznych opartej na spektroskopii sił dynamicznych opartej na pęsecie optycznej. Stwierdziliśmy, że mechaniczna odpowiedź molekularna krytycznie zależy od warunków przyłożenia siły i że kinetyka i ścieżki rozwijania zmieniają się drastycznie nawet przy skromnym 10-krotnym wzroście v(f). Oznacza to, że aby dokładnie określić krajobraz energii swobodnej krajobrazu energii swobodnej i powiązać wyniki eksperymentów z pojedynczymi cząsteczkami in vitro i in silico, symulacje molekularne powinny być przeprowadzane pod eksperymentalnie istotnych obciążeń siłowych. Można to osiągnąć w rozsądnym czasie czasie zegara ściennego dla biomolekuł o wielkości nawet 10(5) reszt przy użyciu pakietu SOP-GPU. --- Opracowano wydajną wersję zależnego od czasu kodu wavepacket na procesory graficzne (GPU) wavepacket dla reaktywnych procesów rozpraszania atom-okładka atom-stan-stan procesy rozpraszania. Propagacja pakietu falowego jest w całości obliczana na procesorach graficznych z wykorzystaniem metody split-operator po przygotowaniu początkowego fali na jednostce centralnej (CPU). Dodatkowa metoda split-operator w rotacyjnej części hamiltonianu, aby zmniejszyć aby zmniejszyć komunikację między procesorami graficznymi bez utraty dokładności informacji między stanami. Kod jest testowany w celu obliczenia różnicowych przekrojów czynnych reakcji H + H2 i prawdopodobieństwa reakcji nieadiabatycznych przejść triplet-singlet O((3)P,(1)D) + H2 dla całkowitego momentu pędu J = 0. globalne przyspieszenia wynoszące 22,11, 38,80 i 44,80 zostały znalezione w porównaniu z równoległym obliczeń na jednym GPU, dwóch GPU za pomocą dokładnego operatora rotacji i dwóch GPU przez przybliżony operator rotacji z obliczeniami szeregowymi wykonywanymi odpowiednio przez CPU. --- Obecnie w społeczności badawczej istnieje silny nacisk na opracowanie biologicznych w skali biologicznej modeli wizyjnych opartych na neuronach. Systemy w tej skali są wymagające obliczeniowo i generalnie wykorzystują dokładniejsze modele neuronowe, neuronów, takie jak modele Izhikevicha i Hodgkina-Huxleya, na rzecz bardziej popularnego modelu integracji i pożaru. Badamy możliwość wykorzystania procesorów graficznych procesorów graficznych (GPU) do akceleracji sieci rozpoznawania znaków opartej na sieci neuronowej sieci rozpoznawania znaków, aby umożliwić działanie takich systemów na dużą skalę. Dwie wersje sieci wykorzystujące modele Izhikevicha i Hodgkina-Huxleya. Badane są trzy platformy GPU ogólnego przeznaczenia (GP) firmy NVIDIA, w tym GeForce 9800 GX2, Tesla C1060 i Tesla S1070. Nasze wyniki pokazują, że GPGPU mogą zapewnić znaczne przyspieszenie w porównaniu z konwencjonalnymi procesorami. W szczególności W szczególności, najszybszy wykorzystany GPGPU, Tesla S1070, zapewnił przyspieszenie o 5,6 i 84,4 w porównaniu do wysoce zoptymalizowanych implementacji na najszybszej testowanej jednostce centralnej jednostce centralnej (CPU), czterordzeniowym procesorze Xeon 2,67 GHz, w przypadku testów Izhikevicha i Hodgkina-Huxleya. Implementacja CPU wykorzystywała wszystkie cztery rdzenie i równoległość danych wektorowych oferowaną przez procesor. procesor. Wyniki wskazują, że procesory graficzne dobrze nadają się do tej domeny aplikacji. dziedzina. --- TŁO: Dokowanie białko-DNA jest bardzo trudnym problemem w bioinformatyce strukturalnej. bioinformatyki i ma ważne implikacje w wielu zastosowaniach, takich jak jak oparte na strukturze przewidywanie miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych i racjonalne racjonalne projektowanie leków. Dokowanie białko-DNA jest bardzo wymagające obliczeniowo ze względu na wysoki koszt obliczania energii i statystyczny charakter. koszt obliczeń energii i statystyczny charakter algorytmów próbkowania konformacyjnego. algorytmów próbkowania konformacyjnego. Co ważniejsze, eksperymenty pokazują, że jakość dokowania zależy od od pokrycia konformacyjnej przestrzeni próbkowania. Dlatego pożądane jest przyspieszenie obliczeń algorytmu dokowania, nie tylko w celu zmniejszenia skrócić czas obliczeń, ale także poprawić jakość dokowania. METODY: W celu przyspieszenia procesu próbkowania i poprawy wydajności dokowania wydajności dokowania, opracowaliśmy oparty na procesorze graficznym (GPU) algorytm dokowania algorytm dokowania białko-DNA. Algorytm wykorzystuje opartą na potencjale funkcję energii do opisania powinowactwa wiązania pary białko-DNA i integruje symulację Monte-Carlo i metodę symulowanego wyżarzania w celu przeszukiwania przestrzeni konformacyjnej. przestrzeń konformacyjną. Techniki algorytmiczne zostały opracowane w celu poprawy wydajności obliczeniowej i skalowalności w wysokowydajnych systemach obliczeniowych opartych na GPU. systemach obliczeniowych. WYNIKI: Skuteczność naszego podejścia została przetestowana na nieredundantnym zestawie 75 kompleksów TF-DNA i nowo opracowanym benchmarku dokowania TF-DNA. Wykazaliśmy wykazaliśmy, że algorytm dokowania oparty na GPU może znacznie przyspieszyć proces symulacji, zwiększając tym samym szansę na znalezienie niemal natywnych struktur kompleksów TF-DNA. struktur kompleksów TF-DNA. Badanie to sugeruje również, że dalsza poprawa badań nad dokowaniem białko-DNA wymagałoby wysiłków w dwóch integralnych aspektach: poprawy wydajności obliczeniowej i projektowania funkcji energii. WNIOSKI: Przedstawiamy wysokowydajne podejście obliczeniowe do poprawy dokładności przewidywania dokładności przewidywania dokowania białko-DNA. Algorytm dokowania oparty na GPU przyspiesza przeszukiwanie przestrzeni konformacyjnej, a tym samym zwiększa szansę na na znalezienie większej liczby struktur zbliżonych do natywnych. Zgodnie z naszą najlepszą wiedzą, jest to pierwsza doraźna próba zastosowania GPU lub klastrów GPU do problemu dokowania białko-DNA dokowania.
Dlaczego procesory graficzne (GPU) są bardziej odpowiednie do zadań biologicznych niż procesory centralne (CPU)?
Tradycyjne jednostki centralne (CPU) osiągają swój limit mocy obliczeniowej i nie są przeznaczone głównie do aplikacji wielowątkowych. Z drugiej strony, procesory graficzne (GPU) są przystępnymi cenowo, skalowalnymi potęgami komputerowymi, które dzięki stale rosnącemu zapotrzebowaniu na wyższą jakość grafiki, nie osiągnęły jeszcze swojego limitu. Zazwyczaj wysokiej klasy procesory CPU mają 8-16 rdzeni, podczas gdy układy GPU mogą mieć ponad 2500 rdzeni. Układy GPU są również, z założenia, wysoce równoległe, wielordzeniowe i wielowątkowe, zdolne do obsługi tysięcy wątków wykonujących te same obliczenia na różnych podzbiorach dużego zbioru danych. Ta zdolność sprawia, że doskonale nadają się one do zadań związanych z analizą biologiczną. W ostatnim czasie potencjał ten został wykorzystany w wielu badaniach bioinformatycznych, a ogromna różnorodność narzędzi i algorytmów została przeniesiona na procesory graficzne lub zaprojektowana od podstaw w celu maksymalnego wykorzystania dostępnych rdzeni.
dostępnych rdzeni.