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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/22716
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Barreto, Marcos Ennes | - |
dc.contributor.author | Jesus, Éverton Mendonça de | - |
dc.creator | Jesus, Éverton Mendonça de | - |
dc.date.accessioned | 2017-06-02T14:02:16Z | - |
dc.date.available | 2017-06-02T14:02:16Z | - |
dc.date.issued | 2017-06-02 | - |
dc.date.submitted | 2016-11-22 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22716 | - |
dc.description.abstract | A Triagem Virtual é uma metodologia computacional de busca de novos fármacos que verifica a interação entre moléculas (ligantes) e alvos macromoleculares. Este trabalho Objetivou a adaptação de uma ferramenta de Triagem Virtual para arquiteturas paralelas com GPUs e multicore e avaliação dos seus resultados, buscando com isso aumentar o desempenho da triagem, reduzindo seu tempo de execução e, consequentemente, permitindo a escalabilidade do número de moléculas envolvidas no processo. A ferramenta escolhida Para este propósito foi o Autodock devido a sua ampla adoção dentre os pesquisadores de novos fármacos que utilizam a Triagem Virtual. Três implementações foram criadas abordando diferentes técnicas de paralelismo. A primeira foi uma versão multicore onde foi utilizado OpenMP, a segunda foi uma implementação em GPUs utilizando CUDA e porém, foi criada uma implementação híbrida utilizando a versão multicore e a versão para GPUs em conjunto. Em todas as abordagens foram alcançados bons resultados em relação ao tempo de execução total, porém a versão híbrida foi a que obteve os melhores resultados. A versão multicore alcançou speedups, ou ganhos de desempenho, da ordem de 10 vezes. A versão para GPUs alcançou speedups da ordem de 28 vezes e a híbrida de 85 vezes. Com estes resultados foi possível determinar que o uso de plataformas de execução paralelas podem, efetivamente, melhorar o desempenho Triagem Virtual. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Computação de Alto Desempenho | pt_BR |
dc.subject | Bioinformática | pt_BR |
dc.subject | Triagem Virtual | pt_BR |
dc.subject | Autodock | pt_BR |
dc.subject | CUDA | pt_BR |
dc.title | Adaptação e avaliação de triagem virtual em arquiteturas paralelas híbridas | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.referees | Barreto, Marcos Ennes | - |
dc.contributor.referees | Chavez, Christina von Flach Garcia | - |
dc.contributor.referees | Peixoto, Maycon Leone Maciel | - |
dc.contributor.referees | Pita, Samuel Silva | - |
dc.contributor.referees | Boratto, Murilo do Carmo | - |
dc.contributor.referees | Queiroz, Artur Trancoso Lopo | - |
dc.publisher.departament | Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.program | Mestrado em Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFBA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Dissertação (PGCOMP) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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