Efektivní analýza biomolekul často vyžaduje popis prostorových vztahů mezi jednotlivými atomy pomocí aditivně váženého Voronoi diagramu, avšak pro velké molekuly a sekvence molekul je získání diagramu časově i paměťově náročné. Cílem práce je prozkoumat možnosti využití vyššího stupně paralelismu GPU k urychlení výpočtu diagramu, navrhnout a implementovat vhodné řešení pro velké molekuly a sekvence. Navržené řešení je založeno na algoritmu trasování hran, přičemž výpočet koncového vrcholu Voronoi hrany je počítán pomocí GPGPU.
Annotation in English
Effective analysis of biomolecules often requires a description of the spatial relationships between individual atoms using the additively weighted Voronoi diagram. However obtaining such diagrams for large molecules and molecular sequences is a time and memory consuming task. The goal is to explore the possibility of using a higher degree of parallelism offered by GPU to accelerate the computation, and to design and implement appropriate solutions to large molecules and sequences. The proposed solution is based on the edge-tracing algorithm and computes the end vertex of Voronoi edge using GPGPU.
Efektivní analýza biomolekul často vyžaduje popis prostorových vztahů mezi jednotlivými atomy pomocí aditivně váženého Voronoi diagramu, avšak pro velké molekuly a sekvence molekul je získání diagramu časově i paměťově náročné. Cílem práce je prozkoumat možnosti využití vyššího stupně paralelismu GPU k urychlení výpočtu diagramu, navrhnout a implementovat vhodné řešení pro velké molekuly a sekvence. Navržené řešení je založeno na algoritmu trasování hran, přičemž výpočet koncového vrcholu Voronoi hrany je počítán pomocí GPGPU.
Annotation in English
Effective analysis of biomolecules often requires a description of the spatial relationships between individual atoms using the additively weighted Voronoi diagram. However obtaining such diagrams for large molecules and molecular sequences is a time and memory consuming task. The goal is to explore the possibility of using a higher degree of parallelism offered by GPU to accelerate the computation, and to design and implement appropriate solutions to large molecules and sequences. The proposed solution is based on the edge-tracing algorithm and computes the end vertex of Voronoi edge using GPGPU.
