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J-GLOBAL ID：201902277484538385   整理番号：19A0660172

グラフィックス処理ユニット上の線形有限差分Poisson-Boltzmann法の加速【JST・京大機械翻訳】

Acceleration of Linear Finite-Difference Poisson-Boltzmann Methods on Graphics Processing Units

著者 (3件)： Qi Ruxi (Department of Molecular Biology and Biochemistry, University of California, California, United States) ,  Botello-Smith Wesley M. (Department of Molecular Biology and Biochemistry, University of California, California, United States) ,  Luo Ray (Department of Molecular Biology and Biochemistry, University of California, California, United States)
資料名： Journal of Chemical Theory and Computation  (Journal of Chemical Theory and Computation)
巻： 13  号： 7  ページ： 3378-3387  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2328A  ISSN： 1549-9618  CODEN： JCTCCE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 静電相互作用は蛋白質折畳み及び分子認識のような生物物理過程において重要な役割を果たす。Poisson-Boltzmann方程式(PBE)に基づくモデルは,これらの重要な過程をモデル化するのに広く使われてきた。効率的なPBE数値モデルの開発に多大な努力が払われているが,典型的な生体分子システムの高次元性のために,依然として課題が残っている。本研究では,いくつかの代替前処理装置を備えた標準および前処理共役勾配(CG)ソルバを含む生体分子シミュレーションのために,一般的に使用されている線形PBEソルバーを,生体分子シミュレーションのために実装し,解析した。著者らの実装は標準的なNvidia CUDAライブラリCUSPARSE,CUBLAS,CUSPを利用する。広範な試験により,単一精度がGPUプラットフォーム上での数値応用にしばしば用いられるならば,良好な数値精度を達成できることを示した。最適GPU性能をJacobi前処理CGソルバで観察し,著者らの多様なテストケースにおけるCPU上の標準CGソルバ上での有意な高速化を行った。さらに,この解析は,異なる行列記憶フォーマットがGPU上の異なる線形PBEソルバの効率に大きく影響し,対角形式が標準有限差分線形システムに最も適していることを示した。さらなる効率は,マトリックスを含まない操作と,PBE特異的線形システムにおけるバンド化マトリックスに対して特別に調整された統合グリッドステンシルセットアップにより可能である。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  シミュレーション ,  分子認識 ,  高次元 ,  モデル ,  モデリング ,  線形系 ,  共役 ,  静電相互作用 ,  計算機シミュレーション ,  *線形性 ,  高速化
準シソーラス用語： ソルバ ,  生体分子 ,  数値モデル ,  *GPU【プロセッサ】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  理論生物学一般  (EA02010D) ,  分子構造  (EB03020Y) ,  溶液論一般  (CB05010Z) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフィックス処理ユニット ,  線形 ,  差分 ,  加速