Dissertação

{pt_PT=Simulation of Large Sets of Metabolic Reactions on Graphics Processing Units (GPUs)} {} EVALUATED

{pt=O processo de simulação de grandes conjuntos de reações metabólicas é um processo que consome tempo. Neste documento GPUs com suporte a CUDA são utilizadas para simular estas reações em uma tentativa de reduzir o tempo de execução das simulações. Metaprogramação e libSBML são usados para extrair modelos bioquímicos de ficheiros SBML, gerando um programa em CUDA capaz de simular o modelo em GPU. Dois métodos foram testados, um baseado no Método de Euler e outro baseado no Algoritmo Gillespie, o último é o utilizado na versão final do programa. Os resultados das simulações e os tempos de execução foram comparados com outro software de simulação, COPASI, que não possui características de paralelização. A aplicação em CUDA obteve resultados mistos, para um modelo relativamente estável a aplicação obteve tempos de execução melhores, por extrapolação, a partir de 220 simulações; para um modelo volátil não há melhorias no tempo de execução. Este estudo apresenta os desafios encontrados ao implementar o Método de Euler em GPUs e as razões pelas quais o Algoritmo de Gillespie é o utilizado na versão final. A aplicação desenvolvida representa um primeiro passo para simular modelos bioquímicos em GPUs, e demonstra elementos de desenvolvimento principais envolvidos na criação de aplicações similares., en=Simulating large sets of metabolic reactions is a very time-consuming process. Here CUDA enabled GPUs are utilized to simulate such metabolic reactions in an attempt to reduce simulation execution times. By using metaprogramming and libSBML biochemical models can be extracted from SBML files, and a CUDA program can be generated to simulate this model in a GPU. Two approaches were tested, one based on the Euler Method and another based on the Gillespie Algorithm, the latter being the one used in the final iteration of the program. The simulation results and execution times were compared to another simulation software, COPASI, which does not have parallel characteristics. The CUDA application presented mixed results, for a well-behaved model it presented a better execution time, when extrapolating, for a number of simulations of 220 and higher; for a highly volatile model it did not present a speed up when compared to a linear approach. This study showcases challenges when trying to implement the Euler Method approach in GPUs and the reasons why the Gillespie Algorithm was chosen over it. The final application represents a first step in simulating biochemical models in GPUs, and showcases main development points when creating similar applications.}
{pt=algoritmo de Gillespie, CUDA, GPU, modelos bioquímicos, reações metabólicas, SBML, en=biochemical models, CUDA, Gillespie algorithm, GPU, metabolic reactions, SBML}

Julho 26, 2019, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

Paulo Alexandre Crisóstomo Lopes

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar