Гибридные вычислительные кластеры для изучения структуры, функции и регуляции белков

Abstract

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. Studying protein structure, function and regulation using bioinformatics and molecular modeling is a complex task that requires a combination of various methods and ways to implement them. The process can be seen as a pipeline of sequential steps executed by various programs which benefit from customized hardware. Hybrid computing clusters characterized by a significant performance and a variety of hardware capabilities are necessary to optimally execute each individual step of the complex solution. It can be specifically noted that GPU accelerators open new opportunities for efficient solution of resource-intensive tasks of bioinformatics and molecular modeling.