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Un enfoque heterogéneo de la dinámica molecular

Hola y mil gracias por leerme. Yo soy Simón Sánchez y en el día de hoy te voy a hablar sobre Un enfoque heterogéneo de la dinámica molecular

Como director del programa de biofísica de la Universidad de Stanford, Vijay Pande comprende que la nube no sustituye a supercomputadoras como la máquina de petaescala Blue Waters, pero el científico está teniendo éxito al utilizar núcleos de nubes débilmente acoplados para la investigación de dinámica molecular. .

Pande utilizó el sistema Blue Waters en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación (NCSA) para estudiar los errores de plegamiento de proteínas y determinar qué errores están relacionados con enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson, la enfermedad de las vacas locas y muchas más. Tumores. Al determinar qué errores conducen a la enfermedad y qué tipos de medicamentos pueden afectar los errores de replegamiento, existe un gran potencial para tratar o curar estas clases de enfermedades debilitantes y mortales.

Las simulaciones de dinámica molecular (MD) a gran escala se han realizado tradicionalmente en supercomputadoras que están estrechamente conectadas en una red rápida, lo que se considera necesario porque el enlace más lento en el proceso es la transferencia de datos entre núcleos. Pande, sin embargo, ha experimentado con un método alternativo que aprovecha la paralelización eficiente del procesamiento distribuido pero evita el cuello de botella de la comunicación. Pande ha determinado que las simulaciones más cortas e independientes se ejecutan en hardware heterogéneo, como la computación en la nube. Como beneficio adicional, la infraestructura también manejó mejor las fallas de hardware porque cuando termina una sola simulación, el resto continúa. Es un enfoque complementario a la simulación MD tradicional que completa muchas ejecuciones cortas en el mismo período de tiempo.

Para las etapas iniciales del trabajo, los investigadores del grupo Pande utilizan [email protected] y Google Exacycle para ejecutar simulaciones detalladas de dinámica molecular (MD) del plegamiento de proteínas. [email protected] es el proyecto de computación voluntario de larga duración, impulsado por los ciclos libres de sus colaboradores, la mayoría de los cuales usan computadoras de escritorio o portátiles. Cada computadora ejecuta una serie de simulaciones MD independientes y devuelve los resultados a [email protected] Google Exacycle esencialmente utiliza la misma arquitectura, excepto que todos los ciclos los proporcionan los investigadores de Google. Este tipo de computación en red o distribuida, considerada por algunos como un tipo de computación en la nube, es útil para cargas de trabajo con bajas E / S y requisitos de comunicación.

Para el siguiente paso, los investigadores toman los resultados de las ejecuciones de la primera generación y los transmiten a Blue Waters. En este punto, una herramienta llamada MSMBuilder identifica moléculas que son similares en estructura y las agrupa en microestados. Luego determina qué moléculas han alcanzado un estado metaestable o de larga duración. Los microestados que pasan por este cribado proporcionan el punto de partida para el segundo ciclo de modelos. Este subconjunto de moléculas se devuelve a [email protected] para una segunda generación de pistas. Es un proceso que puede repetirse varias veces durante un solo experimento.

El trabajo de Pande es otro ejemplo de la tendencia hacia la heterogeneidad en HPC, donde un flujo de trabajo, o en este caso, una parte de un flujo de trabajo, se empareja con el recurso más apropiado.

Pero Pande no cree que su trabajo compita con los enfoques tradicionales. De hecho, el investigador de Stanford cree que se necesitará una combinación de ambos enfoques para aprovechar los recursos informáticos de la próxima generación a medida que avanzan hacia la exaescala.

Más información sobre el proyecto está disponible aquí.

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