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J-GLOBAL ID：201702237215804623   整理番号：17A0142821

VinaSC:異種のプラットフォーム上での細粒スケジューリングを用いたスケーラブルなAutodock Vina【Powered by NICT】

VinaSC: Scalable Autodock Vina with fine-grained scheduling on heterogeneous platform

著者 (5件)： Lang Yu (Sino-German Joint Software Institute, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhongzhi Luan (Sino-German Joint Software Institute, Beihang University, Beijing, China) ,  Xiangzheng Sun (Software & Service Group, Intel China Ltd., Beijing, China) ,  Zhe Wang (Software & Service Group, Intel China Ltd., Beijing, China) ,  Hailong Yang (Sino-German Joint Software Institute, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 790-793  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,VinaSC,Autodock Vinaの改良版,大量ドッキングシナリオのための大規模不均一クラスタ上で効率的に分子ドッキングシミュレーションを行うことを示した。両応用とプラットフォーム最適化は不均一プラットフォームの性能ポテンシャルを完全に利用した。特に,計算は,Intelコプロセッサオフロード・インフラストラクチャ(COI)を用いたIntelのMIC(Many Integrated Core)にoffloadedドッキングシミュレーション中の協力ホストCPUとコプロセッサにすることである。不均一資源を活用するためのMPI,Pthreadを用いたVinaSCで実行した動的スケジューリング枠組み。著者らの研究は,以下の改善を1)単一ノードCPUプラットフォームを支持するのみで元のVinaと比較して,VinaSCはCPUとMICコプロセッサを含む計算資源を完全に利用する。2)ランダムアルゴリズムと不均一プラットフォームによる負荷不均衡が緩和される。3)MIC上のベクトルユニットの利用は著しく改善された。4)VinaSCは不均一クラスタ,クラスタを用いた質量ドッキングを可能にするでよく機能する。PDBBINDデータセットを用いた6CPU+MICノードを持つクラスタ上での実験を行い,VinaSCは2.3倍以上元Vinaより優れていることを実証した。さらに,VinaSCはドッキングスケールが増加するに連れ,スケーラブルな性能高速化を維持する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ドッキング ,  インフラストラクチャー ,  高速化 ,  最適化 ,  *スケジューリング ,  ポテンシャル ,  コプロセッサ ,  クラスタ
準シソーラス用語： 不均衡 ,  計算資源 ,  動的スケジューリング ,  ドッキングシミュレーション ,  分子ドッキングシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： プラットフォーム ,  細粒 ,  スケジューリング ,  AutoDock