Scalar algorithms for molecular docking in heterogeneous platforms

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Rui Sérgio Magalhães da
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/27903
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática
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spelling Scalar algorithms for molecular docking in heterogeneous platformsGPU computingMolecular dockingHeterogeneous computingDissertação de mestrado em Engenharia de InformáticaThe high throughput screening of new candidate drugs uses computational intensive molecular docking simulations. State-of-the art implementations for multicore-CPU systems still have performance, precision and accuracy limitations, which require an increase in the efficiency and scalability of both molecular docking algorithms and their coding. Current heterogenous platforms that merge multicore CPU with CUDA enabled GPU devices are an affordable accelerating technology that may overcome the performance limitations. The dissertation work aims to efficiently port to an heterogeneous platform a popular open source software package for molecular docking, Autodock Vina, keeping the functionality of the original algorithms whenever feasible. The new version, ScalaVina, predicts the noncovalent chemical interaction of a small molecule (ligand) against the binding site of a receptor macromolecule (receptor), evaluating the fitness of the ligand inside the binding pocket using a scoring function, and searching the best structural fit between ligand and receptor with the lowest local minima binding energy. The original Vina supports multithreaded parallelism at a high level, by launching multiple starting points with sequential activities, which include the global optimizer heuristic algorithm iterated local search, ILS, the energy minimization function using the BFGS algorithm, the multivariable scoring function and other support functions. The development of the ScalaVina version to take advantage of a CUDA enabled GPU required the parallelization of these functions under the SIMD paradigm, while attempting to minimize data transfers to/from the accelerating board and to improve data access patterns. Each starting point was mapped into one streaming multiprocessor at the GPU device, exploring the SIMD multithreaded parallelism to compute the values required for the docking operations above mentioned. This approach mimics the original Vina when it allocates a hardware block (SM) in the GPU for each starting point; however, these functions are executed in parallel in the GPU. Obtained results show that the GPU output of ScalaVina is in qualitative and quantitative agreement with experimental data and closely matches the output of Vina for the same set of receptor: ligand pairs. Preliminary performance results also show that there is room for improvements with careful tuning.A triagem de grande volume de novos candidatos para medicamentos usa simulações de docking molecular computacionalmente intensivas. O estado da arte em implementações para sistemas CPU multicore ainda têem limitações de desempenho, precisão e exactidão, que requerem uma melhoria na eficiência e escalabilidade de ambos os algoritmos de docking molecular e a sua codificação. Sistemas heterogéneos que combinam CPUs multicore e GPUs com CUDA são uma tecnologia de aceleração acessível que poderá superar as limitações de desempenho. Esta dissertação tem como objectivo transpor para uma plataforma heterogénea um pacote de software open source de docking molecular popular, Autodock Vina, mantendo a funcionalidade dos algoritmos originais onde possível. A nova versão, ScalaVina, prediz a interacção química não-covalente de uma pequena molécula (ligando) contra o centro activo de uma macromolécula receptora (receptor), avaliando a aptidão do ligando dentro do centro activo utilizando uma função de scoring, e procurando o melhor encaixe estrutural entre o ligando e o receptor com a energia de ligação mais baixa. O Vina original suporta paralelismo via multithreading a um alto nível, lançando várias actividades sequenciais cada uma a partir de um ponto inicial diferente, actividades as quais incluem um algoritmo heurístico para a optimização global iterated local search, ILS, a função de minimização de energia utilizando o algoritmo BFGS, a função de scoring multi-variável e outras funções de suporte. O desenvolvimento da versão ScalaVina para tirar partido de um GPU com CUDA necessitou da paralelização dessas funções dentro do paradigma SIMD, enquanto minimizando transferências de dados de/para a placa de aceleração e melhorar os padrões de acesso aos dados. Cada ponto inicial foi mapeado para um streaming multiprocessor no dispositivo GPU, explorando o parallelismo SIMD para calcular os valores requeridos para as operações de docking acima mencionadas. Esta aproximação imita o Vina original em que para cada bloco de hardware (SM) é alocado um ponto inicial; no entanto, estas funções são executadas em paralelo no GPU. Resultados obtidos mostram que os dados de saída em GPU do ScalaVina estão qualitativamente e quantitativamente em concordância com os dados experimentais e se aproxima dos dados de saída do Vina para o mesmo grupo de pares receptor:ligando. Resultados preliminares de desempenho mostram também que há espaço para melhoramentos com afinamentos cuidadosos.Proença, Alberto JoséMicaelo, N. M.Universidade do MinhoCosta, Rui Sérgio Magalhães da2011-12-152011-12-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/27903enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:01:16Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/27903Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:51:11.501222Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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