GPU acceleration of the biological macromolecules continuous heterogeneity analysis

Bc. David Myška

Diplomová práce

Anotace:

Cílem této práce bylo akcelerovat algoritmus počítající vzdálenost mezi voxelovými poli, který je součástí nového, plně automatizovaného protokolu pro analýzu pohybu makromolekul. Akcelerovaná verze algoritmu využívá grafický procesor (GPU) pro zrychlení výpočtů. Takto zrychlený algoritmus dosahuje až 19.48krát lepšího výkonu, než paralelní CPU implementace využívající 24-jádrový procesor. Akcelerovaný algoritmus bude integrován do dalšího vydání programu Xmipp.

Abstract:

The main goal of this thesis was to accelerate an algorithm computing a distance of a volume pair which is a part of a novel, fully automatic protocol analyzing continuous heterogeneity of macromolecules. The accelerated version of the algorithm utilizes a graphics processing unit (GPU) to speed up the computation. Compared to a parallel CPU implementation running on a 24-core CPU, the GPU-accelerated implementation reaches up to 19.48 times faster computation. The GPU-accelerated version of the algorithm is going to be integrated into Xmipp software release.

Keywords

CUDA, GPU acceleration, Xmipp, KTT, 3D Zernike polynomials, Continuous heterogeneity

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 25. 6. 2021
• Vedoucí: RNDr. Jiří Filipovič, Ph.D.
• Oponent: RNDr. David Střelák

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Počítačové systémy, komunikace a bezpečnost / Softwarové systémy