ABSTRACT Vikten av stokasticitet i biologiska system blir alltmer erkänd och beräkningskostnaden för biologiskt realistiska stokastiska simuleringar kräver omgående utveckling av effektiv programvara. Vi presenterar ett nytt programvaruverktyg STOCHSIMGPU som utnyttjar grafikbearbetningsenheter (GPU) för parallella stokastiska simuleringar av biologiska/kemiska reaktionssystem och visar att betydande effektivitetsvinster kan göras. Den är integrerad i MATLAB och arbetar med System Biology Toolbox 2 (SBTOOLBOX2) för MATLAB. Resultat: Det GPU-baserade parallella genomförandet av Gillespie stokastisk simuleringsalgoritm (SSA), den logaritmiska direkta metoden (LDM) och nästa reaktionsmetod (NRM) är ungefär 85 gånger snabbare än det sekventiella genomförandet av NRM på en central processenhet (CPU). Använda vår programvara kräver inga ändringar i användarens modeller, eftersom det fungerar som en direkt ersättning av den stokastiska simuleringsprogramvaran av SBTOOLBOX2. Programvaran är öppen källkod under GPL v3 och finns tillgänglig på http://people.maths.ox.ac.uk/  skaklingbeil/STOCHSIMGPU. Webbplatsen innehåller också kompletterande information.
StochSimGPU REF utnyttjar GPGPU för parallella stokastiska simuleringar av biologiska system.
STOCHSIMGPU: parallel stochastic simulation for the Systems Biology Toolbox 2 for MATLAB
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}