Beräkning av kemisk likhet spelar en viktig roll i sammansatt biblioteksdesign, virtuell screening och "bly"-optimering. I detta manuskript presenterar vi en ny GPU-accelererad algoritm för all-vs-all Tanimoto matris beräkning och närmaste grannsökning. Genom att dra nytta av multi-core GPU arkitektur och CUDA parallellprogrammeringsteknik, algoritmen är upp till 39 gånger överlägsen den befintliga kommersiella programvara som körs på processorer. På grund av användningen av inneboende GPU-instruktioner, är detta tillvägagångssätt nästan 10 gånger snabbare än befintliga GPU-accelererad gles vektoralgoritm, när Unity fingeravtryck används för Tanimoto beräkning. GPU-programmet som implementerar denna nya metod tar ca 20 minuter att slutföra beräkningen av Tanimoto koefficienter mellan 32M PubChem föreningar och 10K Active Probes föreningar, dvs 324G Tanimoto koefficienter, på en 128-CUDA-kärna GPU.
Paper REF diskuterar fördelar från parallellisering av kemisk likhet beräkning och presenterar en algoritm för all-vs-all Tanimoto matris beräkning och närmaste grannsökning med GPUs visar betydande fördelar över CPU-baserade metoder.
GPU Accelerated Chemical Similarity Calculation for Compound Library Comparison
{'venue': 'Journal of Chemical Information and Modeling', 'journal': 'Journal of Chemical Information and Modeling', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}