METADOCK: A parallel metaheuristic schema for virtual screening methods

Virtual screening through molecular docking can be translated into an optimization problem, which can be tackled with metaheuristic methods. The interaction between two chemical compounds (typically a protein, enzyme or receptor, and a small molecule, or ligand) is calculated by using highly computationally demanding scoring functions that are computed at several binding spots located throughout the protein surface. This paper introduces METADOCK, a novel molecular docking methodology based on parameterized and parallel metaheuristics and designed to leverage heterogeneous computers based on heterogeneous architectures. The application decides the optimization technique at running time by setting a configuration schema. Our proposed solution finds a good workload balance via dynamic assignment of jobs to heterogeneous resources which perform independent metaheuristic executions when computing different molecular interactions required by the scoring functions in use. A cooperative scheduling of jobs optimizes the quality of the solution and the overall performance of the simulation, so opening a new path for further developments of virtual screening methods on high-performance contemporary heterogeneous platforms.Ingeniería, Industria y Construcció

Estrategias de paralización para la optimización de métodos computacionales en el descubrimiento de nuevos fármacos.

El descubrimiento de fármacos es un proceso largo y costoso que involucra varias etapas; entre ellas destaca la identificación de candidatos a fármacos; es decir moléculas potencialmente activas para neutralizar una determinada proteína involucrada en una enfermedad. Esta etapa se fundamenta en la optimización del acoplamiento molecular entre un receptor y un ingente número de candidatos a fármacos, para determinar cuál de estos candidatos obtiene una mayor intensidad en el acoplamiento. El acoplamiento molecular entre dos compuestos bioactivos está sujeto a una serie de fenómenos físicos presentes en la naturaleza y que se modelan a través de una función de scoring. Estos modelos representan los comportamientos de las moléculas en la naturaleza, permitiendo trasladar esta interacción molecular a una simulación en plataformas computacionales de silicio. Esta tesis doctoral plantea la aceleración y mejora de los métodos de descubrimiento de nuevos fármacos mediante técnicas de inteligencia artificial y paralelismo. Se propone un esquema metaheurístico parametrizado y paralelo que determine la interacción molecular entre compuestos bioactivos. Las técnicas metaheurísticas son técnicas algorítmicas empleadas, generalmente, en la optimización de cualquier tipo de problema, proporcionando soluciones satisfactorias. Algunos ejemplos de metaheurísticas incluyen búsquedas locales; que centran su campo de actuación a su entorno de soluciones (vecinos) más cercanos; búsquedas basadas en poblaciones muy utilizadas en la simulación de procesos biológicos y entre los que destacan los algoritmos evolutivos o las búsquedas dispersas por mencionar algunos ejemplos. Los esquemas parametrizados de metaheurísticas definen una serie de funciones básicas (Inicializar, Fin, Seleccionar, Combinar, Mejorar e Incluir) a fin de parametrizar el tipo de metaheurística concreta a instanciar en cada ejecución de la aplicación, permitiendo así no sólo la optimización del problema a resolver, sino también del algoritmo empleado para su resolución. Trabajar con una combinación de parámetros u otra es un factor vital para encontrar una buena solución al problema. Para abordar este número elevado de parámetros necesitamos alguna estrategia para este nuevo problema de optimización que surge. Esta estrategia es la hiperheurística, que busca la mejor de entre un conjunto de metaheurísticas aplicadas a un mismo problema. La gran mayoría de algoritmos metaheurísticos son, por definición, masivamente paralelos, y por tanto su implementación en plataformas secuenciales compromete tanto la eficiencia como la eficacia de los mismos. En ésta tesis doctoral se adapta además la instanciación del esquema metaheurístico a plataformas masivamente paralelas y heterogéneas como procesadores de memoria compartida y tarjetas gráficas. Las técnicas masivamente paralelas en GPU con soporte CUDA ayudan a realizar estos cálculos poniendo a disposición de la aplicación miles de núcleos capaces de funcionar en paralelo y, además, con la posibilidad de compartir memoria entre ellos y así reducir aún más los accesos a memoria. Aun así, existen compuestos celulares de decenas de miles de átomos para los que el uso de una sola GPU puede ser insuficiente, convirtiéndola en un cuello de botella. Esto hace necesario extender el esquema a multiGPU para dividir la carga computacional y poder abordar este tipo de compuestos con suficientes garantías de rendimiento. Para mejorar el rendimiento y maximizar la paralelización de la aplicación, es fundamental aprovechar al máximo los recursos que nos ofrece la máquina, por ello, se realiza un trabajo previo para ajustar los parámetros de la opción paralela elegida al entorno de ejecución y trabajar con los parámetros que mejor se adapten a la máquina. En un nodo, podemos tener un número limitado de GPUs, y para simular una molécula podemos obtener buenos rendimientos, pero en el problema de descubrimiento de fármacos, podemos tener millones de candidatos a fármacos con los que simular. En este caso, escalamos a un clúster de cómputo. Uno de los enfoques tomados por la comunidad para aprovechar todos los recursos de un clúster de computadores, de manera transparente al usuario, ha sido la virtualización del sistema. Entornos como (VMWARE, XEN) virtualizan todo el sistema y no solo una parte, siendo muy inadecuado en entornos de computación de alto rendimiento, ya que las restricciones a que deben someterse al ser un entorno compartido, introducen una sobrecarga que no es posible asumir. En lugar de virtualizar todo el sistema, sería virtualizar solo un conjunto de recursos específicos, como las GPUs. Este trabajo lo realiza un middleware muy potente denominado rCUDA. Este software permite el uso simultáneo y remoto de GPUs con soporte CUDA. Para habilitar la aceleración remota de GPUs, este software del sistema crea dispositivos virtuales compatibles con CUDA en máquinas sin GPUs locales. Además, rCUDA aporta una reducción de la complejidad algorítmica, evitando utilizar técnicas basadas en paso de mensajes (MPI), muy utilizadas en este tipo de entornos de cómputo. Las técnicas algorítmicas que se van a desarrollar, van a posibilitar la elección de las diferentes plataformas de cómputo disponibles optimizando el entorno de ejecución y, balanceando la carga de trabajo con los parámetros de configuración más idóneos.Ingeniería, Industria y Construcció

Enhancing large-scale docking simulation on heterogeneous systems: An MPI vs rCUDA study

[EN] Virtual Screening (VS) methods can considerably aid clinical research by predicting how ligands interact with pharmacological targets, thus accelerating the slow and critical process of finding new drugs. VS methods screen large databases of chemical compounds to find a candidate that interacts with a given target. The computational requirements of VS models, along with the size of the databases, containing up to millions of biological macromolecular structures, means computer clusters are a must. However, programming current clusters of computers is no easy task, as they have become heterogeneous and distributed systems where various programming models need to be used together to fully leverage their resources. This paper evaluates several strategies to provide peak performance to a GPU-based molecular docking application called METADOCK in heterogeneous clusters of computers based on CPU and NVIDIA Graphics Processing Units (GPUs). Our developments start with an OpenMP, MPI and CUDA METADOCK version as a baseline case of cluster utilization. Next, we explore the virtualized GPUs provided by the rCUDA framework in order to facilitate the programming process. rCUDA allows us to use remote GPUs, i.e. installed in other nodes of the cluster, as if they were installed in the local node, so enabling access to them using only OpenMP and CUDA. Finally, several load balancing strategies are analyzed in a search to enhance performance. Our results reveal that the use of middleware like rCUDA is a convincing alternative to leveraging heterogeneous clusters, as it offers even better performance than traditional approaches and also makes it easier to program these emerging clusters.This work is jointly supported by the Fundacion Seneca (Agencia Regional de Ciencia y Tecnologia, Region de Murcia) under grant 18946/JLI/13, and by the Spanish MEC and European Commission FEDER under grants TIN2015-66972-C5-3-R and TIN2016-78799-P (AEI/FEDER, UE). We also thank NVIDIA for hardware donation under GPU Educational Center 2014-2016 and Research Center 2015-2016. Furthermore, researchers from Universitat Politecnica de Valencia are supported by the Generalitat Valenciana under Grant PROMETEO/2017/077. Authors are also grateful for the generous support provided by Mellanox Technologies Inc.Imbernón, B.; Prades Gasulla, J.; Gimenez Canovas, D.; Cecilia, JM.; Silla Jiménez, F. (2018). Enhancing large-scale docking simulation on heterogeneous systems: An MPI vs rCUDA study. Future Generation Computer Systems. 79:26-37. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.08.050S26377

Soft Computing Techiniques for the Protein Folding Problem on High Performance Computing Architectures

The protein-folding problem has been extensively studied during the last fifty years. The understanding of the dynamics of global shape of a protein and the influence on its biological function can help us to discover new and more effective drugs to deal with diseases of pharmacological relevance. Different computational approaches have been developed by different researchers in order to foresee the threedimensional arrangement of atoms of proteins from their sequences. However, the computational complexity of this problem makes mandatory the search for new models, novel algorithmic strategies and hardware platforms that provide solutions in a reasonable time frame. We present in this revision work the past and last tendencies regarding protein folding simulations from both perspectives; hardware and software. Of particular interest to us are both the use of inexact solutions to this computationally hard problem as well as which hardware platforms have been used for running this kind of Soft Computing techniques.This work is jointly supported by the FundaciónSéneca (Agencia Regional de Ciencia y Tecnología, Región de Murcia) under grants 15290/PI/2010 and 18946/JLI/13, by the Spanish MEC and European Commission FEDER under grant with reference TEC2012-37945-C02-02 and TIN2012-31345, by the Nils Coordinated Mobility under grant 012-ABEL-CM-2014A, in part financed by the European Regional Development Fund (ERDF). We also thank NVIDIA for hardware donation within UCAM GPU educational and research centers.Ingeniería, Industria y Construcció

Optimización de algoritmos bioinspirados en sistemas heterogéneos CPU-GPU.

Los retos científicos del siglo XXI precisan del tratamiento y análisis de una ingente cantidad de información en la conocida como la era del Big Data. Los futuros avances en distintos sectores de la sociedad como la medicina, la ingeniería o la producción eficiente de energía, por mencionar sólo unos ejemplos, están supeditados al crecimiento continuo en la potencia computacional de los computadores modernos. Sin embargo, la estela de este crecimiento computacional, guiado tradicionalmente por la conocida “Ley de Moore”, se ha visto comprometido en las últimas décadas debido, principalmente, a las limitaciones físicas del silicio. Los arquitectos de computadores han desarrollado numerosas contribuciones multicore, manycore, heterogeneidad, dark silicon, etc, para tratar de paliar esta ralentización computacional, dejando en segundo plano otros factores fundamentales en la resolución de problemas como la programabilidad, la fiabilidad, la precisión, etc. El desarrollo de software, sin embargo, ha seguido un camino totalmente opuesto, donde la facilidad de programación a través de modelos de abstracción, la depuración automática de código para evitar efectos no deseados y la puesta en producción son claves para una viabilidad económica y eficiencia del sector empresarial digital. Esta vía compromete, en muchas ocasiones, el rendimiento de las propias aplicaciones; consecuencia totalmente inadmisible en el contexto científico. En esta tesis doctoral tiene como hipótesis de partida reducir las distancias entre los campos hardware y software para contribuir a solucionar los retos científicos del siglo XXI. El desarrollo de hardware está marcado por la consolidación de los procesadores orientados al paralelismo masivo de datos, principalmente GPUs Graphic Processing Unit y procesadores vectoriales, que se combinan entre sí para construir procesadores o computadores heterogéneos HSA. En concreto, nos centramos en la utilización de GPUs para acelerar aplicaciones científicas. Las GPUs se han situado como una de las plataformas con mayor proyección para la implementación de algoritmos que simulan problemas científicos complejos. Desde su nacimiento, la trayectoria y la historia de las tarjetas gráficas ha estado marcada por el mundo de los videojuegos, alcanzando altísimas cotas de popularidad según se conseguía más realismo en este área. Un hito importante ocurrió en 2006, cuando NVIDIA (empresa líder en la fabricación de tarjetas gráficas) lograba hacerse con un hueco en el mundo de la computación de altas prestaciones y en el mundo de la investigación con el desarrollo de CUDA “Compute Unified Device Arquitecture. Esta arquitectura posibilita el uso de la GPU para el desarrollo de aplicaciones científicas de manera versátil. A pesar de la importancia de la GPU, es interesante la mejora que se puede producir mediante su utilización conjunta con la CPU, lo que nos lleva a introducir los sistemas heterogéneos tal y como detalla el título de este trabajo. Es en entornos heterogéneos CPU-GPU donde estos rendimientos alcanzan sus cotas máximas, ya que no sólo las GPUs soportan el cómputo científico de los investigadores, sino que es en un sistema heterogéneo combinando diferentes tipos de procesadores donde podemos alcanzar mayor rendimiento. En este entorno no se pretende competir entre procesadores, sino al contrario, cada arquitectura se especializa en aquella parte donde puede explotar mejor sus capacidades. Donde mayor rendimiento se alcanza es en estos clústeres heterogéneos, donde múltiples nodos son interconectados entre sí, pudiendo dichos nodos diferenciarse no sólo entre arquitecturas CPU-GPU, sino también en las capacidades computacionales dentro de estas arquitecturas. Con este tipo de escenarios en mente, se presentan nuevos retos en los que lograr que el software que hemos elegido como candidato se ejecuten de la manera más eficiente y obteniendo los mejores resultados posibles. Estas nuevas plataformas hacen necesario un rediseño del software para aprovechar al máximo los recursos computacionales disponibles. Se debe por tanto rediseñar y optimizar los algoritmos existentes para conseguir que las aportaciones en este campo sean relevantes, y encontrar algoritmos que, por su propia naturaleza sean candidatos para que su ejecución en dichas plataformas de alto rendimiento sea óptima. Encontramos en este punto una familia de algoritmos denominados bioinspirados, que utilizan la inteligencia colectiva como núcleo para la resolución de problemas. Precisamente esta inteligencia colectiva es la que les hace candidatos perfectos para su implementación en estas plataformas bajo el nuevo paradigma de computación paralela, puesto que las soluciones pueden ser construidas en base a individuos que mediante alguna forma de comunicación son capaces de construir conjuntamente una solución común. Esta tesis se centrará especialmente en uno de estos algoritmos bioinspirados que se engloba dentro del término metaheurísticas bajo el paradigma del Soft Computing, el Ant Colony Optimization “ACO”. Se realizará una contextualización, estudio y análisis del algoritmo. Se detectarán las partes más críticas y serán rediseñadas buscando su optimización y paralelización, manteniendo o mejorando la calidad de sus soluciones. Posteriormente se pasará a implementar y testear las posibles alternativas sobre diversas plataformas de alto rendimiento. Se utilizará el conocimiento adquirido en el estudio teórico-práctico anterior para su aplicación a casos reales, más en concreto se mostrará su aplicación sobre el plegado de proteínas. Todo este análisis es trasladado a su aplicación a un caso concreto. En este trabajo, aunamos las nuevas plataformas hardware de alto rendimiento junto al rediseño e implementación software de un algoritmo bioinspirado aplicado a un problema científico de gran complejidad como es el caso del plegado de proteínas. Es necesario cuando se implementa una solución a un problema real, realizar un estudio previo que permita la comprensión del problema en profundidad, ya que se encontrará nueva terminología y problemática para cualquier neófito en la materia, en este caso, se hablará de aminoácidos, moléculas o modelos de simulación que son desconocidos para los individuos que no sean de un perfil biomédico.Ingeniería, Industria y Construcció

Improving Performance and Energy Efficiency of Heterogeneous Systems with rCUDA

Tesis por compendio[ES] En la última década la utilización de la GPGPU (General Purpose computing in Graphics Processing Units; Computación de Propósito General en Unidades de Procesamiento Gráfico) se ha vuelto tremendamente popular en los centros de datos de todo el mundo. Las GPUs (Graphics Processing Units; Unidades de Procesamiento Gráfico) se han establecido como elementos aceleradores de cómputo que son usados junto a las CPUs formando sistemas heterogéneos. La naturaleza masivamente paralela de las GPUs, destinadas tradicionalmente al cómputo de gráficos, permite realizar operaciones numéricas con matrices de datos a gran velocidad debido al gran número de núcleos que integran y al gran ancho de banda de acceso a memoria que poseen. En consecuencia, aplicaciones de todo tipo de campos, tales como química, física, ingeniería, inteligencia artificial, ciencia de materiales, etc. que presentan este tipo de patrones de cómputo se ven beneficiadas, reduciendo drásticamente su tiempo de ejecución. En general, el uso de la aceleración del cómputo en GPUs ha significado un paso adelante y una revolución. Sin embargo, no está exento de problemas, tales como problemas de eficiencia energética, baja utilización de las GPUs, altos costes de adquisición y mantenimiento, etc. En esta tesis pretendemos analizar las principales carencias que presentan estos sistemas heterogéneos y proponer soluciones basadas en el uso de la virtualización remota de GPUs. Para ello hemos utilizado la herramienta rCUDA, desarrollada en la Universitat Politècnica de València, ya que multitud de publicaciones la avalan como el framework de virtualización remota de GPUs más avanzado de la actualidad. Los resutados obtenidos en esta tesis muestran que el uso de rCUDA en entornos de Cloud Computing incrementa el grado de libertad del sistema, ya que permite crear instancias virtuales de las GPUs físicas totalmente a medida de las necesidades de cada una de las máquinas virtuales. En entornos HPC (High Performance Computing; Computación de Altas Prestaciones), rCUDA también proporciona un mayor grado de flexibilidad de uso de las GPUs de todo el clúster de cómputo, ya que permite desacoplar totalmente la parte CPU de la parte GPU de las aplicaciones. Además, las GPUs pueden estar en cualquier nodo del clúster, independientemente del nodo en el que se está ejecutando la parte CPU de la aplicación. En general, tanto para Cloud Computing como en el caso de HPC, este mayor grado de flexibilidad se traduce en un aumento hasta 2x de la productividad de todo el sistema al mismo tiempo que se reduce el consumo energético en un 15%. Finalmente, también hemos desarrollado un mecanismo de migración de trabajos de la parte GPU de las aplicaciones que ha sido integrado dentro del framework rCUDA. Este mecanismo de migración ha sido evaluado y los resultados muestran claramente que, a cambio de una pequeña sobrecarga, alrededor de 400 milisegundos, en el tiempo de ejecución de las aplicaciones, es una potente herramienta con la que, de nuevo, aumentar la productividad y reducir el gasto energético del sistema. En resumen, en esta tesis se analizan los principales problemas derivados del uso de las GPUs como aceleradores de cómputo, tanto en entornos HPC como de Cloud Computing, y se demuestra cómo a través del uso del framework rCUDA, estos problemas pueden solucionarse. Además se desarrolla un potente mecanismo de migración de trabajos GPU, que integrado dentro del framework rCUDA, se convierte en una herramienta clave para los futuros planificadores de trabajos en clusters heterogéneos.[CA] En l'última dècada la utilització de la GPGPU(General Purpose computing in Graphics Processing Units; Computació de Propòsit General en Unitats de Processament Gràfic) s'ha tornat extremadament popular en els centres de dades de tot el món. Les GPUs (Graphics Processing Units; Unitats de Processament Gràfic) s'han establert com a elements acceleradors de còmput que s'utilitzen al costat de les CPUs formant sistemes heterogenis. La naturalesa massivament paral·lela de les GPUs, destinades tradicionalment al còmput de gràfics, permet realitzar operacions numèriques amb matrius de dades a gran velocitat degut al gran nombre de nuclis que integren i al gran ample de banda d'accés a memòria que posseeixen. En conseqüència, les aplicacions de tot tipus de camps, com ara química, física, enginyeria, intel·ligència artificial, ciència de materials, etc. que presenten aquest tipus de patrons de còmput es veuen beneficiades reduint dràsticament el seu temps d'execució. En general, l'ús de l'acceleració del còmput en GPUs ha significat un pas endavant i una revolució, però no està exempt de problemes, com ara poden ser problemes d'eficiència energètica, baixa utilització de les GPUs, alts costos d'adquisició i manteniment, etc. En aquesta tesi pretenem analitzar les principals mancances que presenten aquests sistemes heterogenis i proposar solucions basades en l'ús de la virtualització remota de GPUs. Per a això hem utilitzat l'eina rCUDA, desenvolupada a la Universitat Politècnica de València, ja que multitud de publicacions l'avalen com el framework de virtualització remota de GPUs més avançat de l'actualitat. Els resultats obtinguts en aquesta tesi mostren que l'ús de rCUDA en entorns de Cloud Computing incrementa el grau de llibertat del sistema, ja que permet crear instàncies virtuals de les GPUs físiques totalment a mida de les necessitats de cadascuna de les màquines virtuals. En entorns HPC (High Performance Computing; Computació d'Altes Prestacions), rCUDA també proporciona un major grau de flexibilitat en l'ús de les GPUs de tot el clúster de còmput, ja que permet desacoblar totalment la part CPU de la part GPU de les aplicacions. A més, les GPUs poden estar en qualsevol node del clúster, sense importar el node en el qual s'està executant la part CPU de l'aplicació. En general, tant per a Cloud Computing com en el cas del HPC, aquest major grau de flexibilitat es tradueix en un augment fins 2x de la productivitat de tot el sistema al mateix temps que es redueix el consum energètic en aproximadament un 15%. Finalment, també hem desenvolupat un mecanisme de migració de treballs de la part GPU de les aplicacions que ha estat integrat dins del framework rCUDA. Aquest mecanisme de migració ha estat avaluat i els resultats mostren clarament que, a canvi d'una petita sobrecàrrega, al voltant de 400 mil·lisegons, en el temps d'execució de les aplicacions, és una potent eina amb la qual, de nou, augmentar la productivitat i reduir la despesa energètica de sistema. En resum, en aquesta tesi s'analitzen els principals problemes derivats de l'ús de les GPUs com acceleradors de còmput, tant en entorns HPC com de Cloud Computing, i es demostra com a través de l'ús del framework rCUDA, aquests problemes poden solucionar-se. A més es desenvolupa un potent mecanisme de migració de treballs GPU, que integrat dins del framework rCUDA, esdevé una eina clau per als futurs planificadors de treballs en clústers heterogenis.[EN] In the last decade the use of GPGPU (General Purpose computing in Graphics Processing Units) has become extremely popular in data centers around the world. GPUs (Graphics Processing Units) have been established as computational accelerators that are used alongside CPUs to form heterogeneous systems. The massively parallel nature of GPUs, traditionally intended for graphics computing, allows to perform numerical operations with data arrays at high speed. This is achieved thanks to the large number of cores GPUs integrate and the large bandwidth of memory access. Consequently, applications of all kinds of fields, such as chemistry, physics, engineering, artificial intelligence, materials science, and so on, presenting this type of computational patterns are benefited by drastically reducing their execution time. In general, the use of computing acceleration provided by GPUs has meant a step forward and a revolution, but it is not without problems, such as energy efficiency problems, low utilization of GPUs, high acquisition and maintenance costs, etc. In this PhD thesis we aim to analyze the main shortcomings of these heterogeneous systems and propose solutions based on the use of remote GPU virtualization. To that end, we have used the rCUDA middleware, developed at Universitat Politècnica de València. Many publications support rCUDA as the most advanced remote GPU virtualization framework nowadays. The results obtained in this PhD thesis show that the use of rCUDA in Cloud Computing environments increases the degree of freedom of the system, as it allows to create virtual instances of the physical GPUs fully tailored to the needs of each of the virtual machines. In HPC (High Performance Computing) environments, rCUDA also provides a greater degree of flexibility in the use of GPUs throughout the computing cluster, as it allows the CPU part to be completely decoupled from the GPU part of the applications. In addition, GPUs can be on any node in the cluster, regardless of the node on which the CPU part of the application is running. In general, both for Cloud Computing and in the case of HPC, this greater degree of flexibility translates into an up to 2x increase in system-wide throughput while reducing energy consumption by approximately 15%. Finally, we have also developed a job migration mechanism for the GPU part of applications that has been integrated within the rCUDA middleware. This migration mechanism has been evaluated and the results clearly show that, in exchange for a small overhead of about 400 milliseconds in the execution time of the applications, it is a powerful tool with which, again, we can increase productivity and reduce energy foot print of the computing system. In summary, this PhD thesis analyzes the main problems arising from the use of GPUs as computing accelerators, both in HPC and Cloud Computing environments, and demonstrates how thanks to the use of the rCUDA middleware these problems can be addressed. In addition, a powerful GPU job migration mechanism is being developed, which, integrated within the rCUDA framework, becomes a key tool for future job schedulers in heterogeneous clusters.This work jointly supported by the Fundación Séneca (Agencia Regional de Ciencia y Tecnología, Región de Murcia) under grants (20524/PDC/18, 20813/PI/18 and 20988/PI/18) and by the Spanish MEC and European Commission FEDER under grants TIN2015-66972-C5-3-R, TIN2016-78799-P and CTQ2017-87974-R (AEI/FEDER, UE). We also thank NVIDIA for hardware donation under GPU Educational Center 2014-2016 and Research Center 2015-2016. The authors thankfully acknowledge the computer resources at CTE-POWER and the technical support provided by Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (RES-BCV-2018-3-0008). Furthermore, researchers from Universitat Politècnica de València are supported by the Generalitat Valenciana under Grant PROMETEO/2017/077. Authors are also grateful for the generous support provided by Mellanox Technologies Inc. Prof. Pradipta Purkayastha, from Department of Chemical Sciences, Indian Institute of Science Education and Research (IISER) Kolkata, is acknowledged for kindly providing the initial ligand and DNA structures.Prades Gasulla, J. (2021). Improving Performance and Energy Efficiency of Heterogeneous Systems with rCUDA [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/168081TESISCompendi

Operational research IO 2021—analytics for a better world. XXI Congress of APDIO, Figueira da Foz, Portugal, November 7–8, 2021

This book provides the current status of research on the application of OR methods to solve emerging and relevant operations management problems. Each chapter is a selected contribution of the IO2021 - XXI Congress of APDIO, the Portuguese Association of Operational Research, held in Figueira da Foz from 7 to 8 November 2021. Under the theme of analytics for a better world, the book presents interesting results and applications of OR cutting-edge methods and techniques to various real-world problems. Of particular importance are works applying nonlinear, multi-objective optimization, hybrid heuristics, multicriteria decision analysis, data envelopment analysis, simulation, clustering techniques and decision support systems, in different areas such as supply chain management, production planning and scheduling, logistics, energy, telecommunications, finance and health. All chapters were carefully reviewed by the members of the scientific program committee.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Deriving Protein Structures Efficiently by Integrating Experimental Data into Biomolecular Simulations

Proteine sind molekulare Nanomaschinen in biologischen Zellen. Sie sind wesentliche Bausteine aller bekannten Lebensformen, von Einzellern bis hin zu Menschen, und erfüllen vielfältige Funktionen, wie beispielsweise den Sauerstofftransport im Blut oder als Bestandteil von Haaren. Störungen ihrer physiologischen Funktion können jedoch schwere degenerative Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson verursachen. Die Entwicklung wirksamer Therapien für solche Proteinfehlfaltungserkrankungen erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der molekularen Struktur und Dynamik von Proteinen. Da Proteine aufgrund ihrer lichtmikroskopisch nicht mehr auflösbaren Größe nur indirekt beobachtet werden können, sind experimentelle Strukturdaten meist uneindeutig. Dieses Problem lässt sich in silico mittels physikalischer Modellierung biomolekularer Dynamik lösen. In diesem Feld haben sich datengestützte Molekulardynamiksimulationen als neues Paradigma für das Zusammenfügen der einzelnen Datenbausteine zu einem schlüssigen Gesamtbild der enkodierten Proteinstruktur etabliert. Die Strukturdaten werden dabei als integraler Bestandteil in ein physikbasiertes Modell eingebunden. In dieser Arbeit untersuche ich, wie sogenannte strukturbasierte Modelle verwendet werden können, um mehrdeutige Strukturdaten zu komplementieren und die enthaltenen Informationen zu extrahieren. Diese Modelle liefern eine effiziente Beschreibung der aus der evolutionär optimierten nativen Struktur eines Proteins resultierenden Dynamik. Mithilfe meiner systematischen Simulationsmethode XSBM können biologische Kleinwinkelröntgenstreudaten mit möglichst geringem Rechenaufwand als physikalische Proteinstrukturen interpretiert werden. Die Funktionalität solcher datengestützten Methoden hängt stark von den verwendeten Simulationsparametern ab. Eine große Herausforderung besteht darin, experimentelle Informationen und theoretisches Wissen in geeigneter Weise relativ zueinander zu gewichten. In dieser Arbeit zeige ich, wie die entsprechenden Simulationsparameterräume mit Computational-Intelligence-Verfahren effizient erkundet und funktionale Parameter ausgewählt werden können, um die Leistungsfähigkeit komplexer physikbasierter Simulationstechniken zu optimieren. Ich präsentiere FLAPS, eine datengetriebene metaheuristische Optimierungsmethode zur vollautomatischen, reproduzierbaren Parametersuche für biomolekulare Simulationen. FLAPS ist ein adaptiver partikelschwarmbasierter Algorithmus inspiriert vom Verhalten natürlicher Vogel- und Fischschwärme, der das Problem der relativen Gewichtung verschiedener Kriterien in der multivariaten Optimierung generell lösen kann. Neben massiven Fortschritten in der Verwendung von künstlichen Intelligenzen zur Proteinstrukturvorhersage ermöglichen leistungsoptimierte datengestützte Simulationen detaillierte Einblicke in die komplexe Beziehung von biomolekularer Struktur, Dynamik und Funktion. Solche computergestützten Methoden können Zusammenhänge zwischen den einzelnen Puzzleteilen experimenteller Strukturinformationen herstellen und so unser Verständnis von Proteinen als den Grundbausteinen des Lebens vertiefen