Using Hyperheuristics to Improve the Determination of the Kinetic Constants of a Chemical Reaction in Heterogeneous Phase

AbstractThe reaction in the human stomach when neutralizing acid with an antacid tablet is simu- lated and the evolution over time of the concentration of all chemical species present in the reaction medium is obtained. The values of the kinetic parameters of the chemical reaction can be determined by integrating the equation of the reaction rate. This is a classical opti- mization problem that can be approached with metaheuristic methods. The use of a parallel, parameterized scheme for metaheuristics facilitates the development of metaheuristics and their application. The unified scheme can also be used to implement hyperheuristics on top of pa- rameterized metaheuristics, so selecting appropriate values for the metaheuristic parameters, and consequently the metaheuristic itself. The hyperheuristic approach provides satisfactory values for the metaheuristic parameters and, consequently, satisfactory metaheuristics for the problem of determining the kinetic constants

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

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

Green Parallel Metaheuristics: Design, Implementation, and Evaluation

Fecha de lectura de Tesis Doctoral 14 mayo 2020Green parallel metaheuristics (GPM) is a new concept we want to introduce in this thesis. It is an idea inspired by two facts: (i) parallel metaheuristics could help as unique tools to solve optimization problems in energy savings applications and sustainability, and (ii) these algorithms themselves run on multiprocessors, clusters, and grids of computers and then consume energy, so they need an energy analysis study for their different implementations over multiprocessors. The context for this thesis is to make a modern and competitive effort to extend the capability of present intelligent search optimization techniques. Analyzing the different sequential and parallel metaheuristics considering its energy consumption requires a deep investigation of the numerical performance, the execution time for efficient future designing to these algorithms. We present a study of the speed-up of the different parallel implementations over a different number of computing units. Moreover, we analyze and compare the energy consumption and numerical performance of the sequential/parallel algorithms and their components: a jump in the efficiency of the algorithms that would probably have a wide impact on the domains involved.El Instituto Egipcio en Madrid, dependiente del Gobierno de Egipto

Grid-Connected Renewable Energy Sources

The use of renewable energy sources (RESs) is a need of global society. This editorial, and its associated Special Issue “Grid-Connected Renewable Energy Sources”, offers a compilation of some of the recent advances in the analysis of current power systems that are composed after the high penetration of distributed generation (DG) with different RESs. The focus is on both new control configurations and on novel methodologies for the optimal placement and sizing of DG. The eleven accepted papers certainly provide a good contribution to control deployments and methodologies for the allocation and sizing of DG

Energy-aware scheduling in heterogeneous computing systems

In the last decade, the grid computing systems emerged as useful provider of the computing power required for solving complex problems. The classic formulation of the scheduling problem in heterogeneous computing systems is NP-hard, thus approximation techniques are required for solving real-world scenarios of this problem. This thesis tackles the problem of scheduling tasks in a heterogeneous computing environment in reduced execution times, considering the schedule length and the total energy consumption as the optimization objectives. An efficient multithreading local search algorithm for solving the multi-objective scheduling problem in heterogeneous computing systems, named MEMLS, is presented. The proposed method follows a fully multi-objective approach, applying a Pareto-based dominance search that is executed in parallel by using several threads. The experimental analysis demonstrates that the new multithreading algorithm outperforms a set of fast and accurate two-phase deterministic heuristics based on the traditional MinMin. The new ME-MLS method is able to achieve significant improvements in both makespan and energy consumption objectives in reduced execution times for a large set of testbed instances, while exhibiting very good scalability. The ME-MLS was evaluated solving instances comprised of up to 2048 tasks and 64 machines. In order to scale the dimension of the problem instances even further and tackle large-sized problem instances, the Graphical Processing Unit (GPU) architecture is considered. This line of future work has been initially tackled with the gPALS: a hybrid CPU/GPU local search algorithm for efficiently tackling a single-objective heterogeneous computing scheduling problem. The gPALS shows very promising results, being able to tackle instances of up to 32768 tasks and 1024 machines in reasonable execution times.En la última década, los sistemas de computación grid se han convertido en útiles proveedores de la capacidad de cálculo necesaria para la resolución de problemas complejos. En su formulación clásica, el problema de la planificación de tareas en sistemas heterogéneos es un problema NP difícil, por lo que se requieren técnicas de resolución aproximadas para atacar instancias de tamaño realista de este problema. Esta tesis aborda el problema de la planificación de tareas en sistemas heterogéneos, considerando el largo de la planificación y el consumo energético como objetivos a optimizar. Para la resolución de este problema se propone un algoritmo de búsqueda local eficiente y multihilo. El método propuesto se trata de un enfoque plenamente multiobjetivo que consiste en la aplicación de una búsqueda basada en dominancia de Pareto que se ejecuta en paralelo mediante el uso de varios hilos de ejecución. El análisis experimental demuestra que el algoritmo multithilado propuesto supera a un conjunto de heurísticas deterministas rápidas y e caces basadas en el algoritmo MinMin tradicional. El nuevo método, ME-MLS, es capaz de lograr mejoras significativas tanto en el largo de la planificación y como en consumo energético, en tiempos de ejecución reducidos para un gran número de casos de prueba, mientras que exhibe una escalabilidad muy promisoria. El ME-MLS fue evaluado abordando instancias de hasta 2048 tareas y 64 máquinas. Con el n de aumentar la dimensión de las instancias abordadas y hacer frente a instancias de gran tamaño, se consideró la utilización de la arquitectura provista por las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Esta línea de trabajo futuro ha sido abordada inicialmente con el algoritmo gPALS: un algoritmo híbrido CPU/GPU de búsqueda local para la planificación de tareas en en sistemas heterogéneos considerando el largo de la planificación como único objetivo. La evaluación del algoritmo gPALS ha mostrado resultados muy prometedores, siendo capaz de abordar instancias de hasta 32768 tareas y 1024 máquinas en tiempos de ejecución razonables

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