Аннотация:
Поскольку основные биологические процессы, такие как сворачивание белка и механическая денатурация белка, происходят на достаточно длинном временном интервале (от микросекунды до секунды), теоретическое моделирование поведения биомолекул в реальных физиологических условиях представляет собой сложную задачу даже для распределенных вычислительных систем. За последние несколько лет графические процессоры (ГП) эволюционировали в альтернативную традиционным центральным процессорам (ЦП) вычислительную платформу. Благодаря тому, что современные ГП могут обеспечить несравнимо высокую (относительно ЦП) вычислительную мощность, они сейчас используются в широком спектре научных приложений. Используя упрощённую модель самоорганизующегося полимера (Self Organized Polymer, SOP), мы разработали и протестировали программную реализацию моделирования механического поведения белков с использованием динамики Ланжевена на базе ГП (программа SOP–GPU), в которой все вычислительные шаги алгоритма были перенесены на ГП. Параллельное вычисление сил взаимодействия частиц было реализовано двумя различными способами: распараллеливанием по частицам и по взаимодействующим парам частиц. Эффективное использование текстурного кэша и аппаратного ускорения математических функций позволило добиться 90-кратного ускорения по сравнению с оптимизированной версией той же программы для ЦП. Мы оценили вычислительную производительность программной реализации SOP–GPU, то есть время выполнения программы и загрузку памяти, выполняя расчёты для небольших белков, длинных белковых волокон и больших белковых комплексов. Разработанную реализацию программы SOP–GPU можно использовать для теоретического исследования механических свойств больших белковых систем и для получения профилей растяжения и сжатия в экспериментальных условиях приложения силы. Программа также может быть использована для прямого сопоставления результатов экспериментов на единичных молекулах in vitro и in silico.
Ключевые слова:графические процессоры, моделирование поведения белковых систем, модель самоорганизующегося полимера, динамика Ланжевена, программа SOP–GPU.