|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Суперкомпьютерное моделирование
Гибридные вычислительные кластеры для изучения структуры, функции и регуляции белков
Д. А. Суплатов, Н. Н. Попова, К. Е. Копылов, М. В. Шегай, Вл. В. Воеводин, В. К. Швядас Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (119991 Москва, Ленинские Горы, д. 1)
Аннотация:
Изучение структуры, функции и регуляции белков с использованием биоинформатики и молекулярного моделирования является комплексной задачей, требующей сочетания различных методов и способов их исполнения. На практике, речь идет о конвейере из последовательных этапов, исполняемых различными программами, предъявляющими свои требования к вычислительным ресурсам. Гибридные вычислительные кластеры – системы, обладающие существенной мощностью и разнообразием аппаратных возможностей – необходимы для того, чтобы оптимально исполнить каждую отдельную стадию единого комплексного решения. При этом GPU-ускорители открывают новые возможности для поиска эффективных решений ресурсоемких задач биоинформатики и молекулярного моделирования.
Ключевые слова:
гибридные вычислительные кластеры, биоинформатика, молекулярное моделирование, последовательные этапы, кодизайн, GPU-ускорители.
Поступила в редакцию: 11.09.2017
Образец цитирования:
Д. А. Суплатов, Н. Н. Попова, К. Е. Копылов, М. В. Шегай, Вл. В. Воеводин, В. К. Швядас, “Гибридные вычислительные кластеры для изучения структуры, функции и регуляции белков”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 6:4 (2017), 74–90
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vyurv179 https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/v6/i4/p74
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 232 | PDF полного текста: | 92 | Список литературы: | 40 |
|