Применение ПЛИС для расчета деполимеризации микротрубочки методом броуновской динамики

В данной работе рассмотрена аппаратная реализация расчета деполимеризации белковой микротрубочки методом броуновской динамики на кристалле программируемой логической интегральной схеме (ПЛИС) Xilinx Virtex-7 с использованием высокоуровневого транслятора с языка Си Vivado HLS. Реализация на ПЛИС сравнивается с параллельными реализациями этого же алгоритма на многоядерном процессоре Intel Xeon и графическом процессоре Nvidia K40 по критериям производительности и энергоэффективности. Алгоритм работает на броуновских временах и поэтому требует большого количества нормально распределенных случайных чисел. Оригинальный последовательный код был оптимизирован под многоядердную архитектуру с помощью OpenMP, для графического процессора - с помощью OpenCL, а реализация на ПЛИС была получена посредством высокоуровневого транслятора Vivado HLS. В работе показано, что реализация на ПЛИС быстрее CPU в 17 раз и быстрее GPU в 11 раз. Что касается энергоэффективности (производительности на ватт), ПЛИС была лучше CPU в 227 раз и лучше GPU в 75 раз. Ускоренное на ПЛИС приложение было разработано с помощью SDK, включающего готовый проект ПЛИС, имеющий PCI Express интерфейс для связи с хост-компьютером, и софтверные библиотеки для общения хост-приложения с ПЛИС ускорителем. От конечного разработчика было необходимо только разработать вычислительно ядро алгоритма на языке Си в среде Vivado HLS, и не требовалось специальных навыков ПЛИС разработки.

Высокопроизводительные вычисления, ПЛИС, микротрубочки, высокоуровневый синтез, броуновская динамика

1. B. Liu, D. Zydek, H. Selvaraj, and L. Gewali. «Accelerating High Performance Computing Applications: Using CPUs, GPUs, Hybrid CPU/GPU, and FPGAs». In 2012 13th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies, 2012, pp. 337-342.

2. Wim Vanderbauwhede и K. Benkrid. High-Performance Computing Using FPGAs. Springer, 2013.

3. J. Fowers, G. Brown, P. Cooke, and G. Stitt. «A Performance and Energy Comparison of FPGAs, GPUs, and Multicores for Sliding-window Applications». In Proceedings of the ACM/SIGDA International Symposium on Field Programmable Gate Arrays, New York, NY, USA, 2012, pp. 47-56.

4. K. Sano, Y. Hatsuda, and S. Yamamoto. «Multi-FPGA Accelerator for Scalable Stencil Computation with Constant Memory Bandwidth». IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst. 2014, vol. 25, no. 3, pp. 695-705.

5. K. Benkrid, A. Akoglu, C. Ling, Y. Song, Y. Liu, and X. Tian. «High Performance Biological Pairwise Sequence Alignment: FPGA Versus GPU Versus Cell BE Versus GPP». Int. J. Reconfig. Comput., vol. 2012, 2012.

6. B. G. Fitch, A. Rayshubskiy, M. Eleftheriou, T. J. C. Ward, M. Giampapa, M. C. Pitman, and R. S. Germain. «Blue Matter: Approaching the Limits of Concurrency for Classical Molecular Dynamics». In Proceedings of the ACM/IEEE SC 2006 Conference, 2006, pp. 44-44.

7. K. J. Bowers, D. E. Chow, H. Xu, R. O. Dror, M. P. Eastwood, B. A. Gregersen, J. L. Klepeis, I. Kolossvary, M. A. Moraes, F. D. Sacerdoti, J. K. Salmon, Y. Shan, and D. E. Shaw, «Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters». In Proceedings of the ACM/IEEE SC 2006 Conference, 2006, pp. 43-43.

8. Y. Komeiji, M. Uebayasi, R. Takata, A. Shimizu, K. Itsukashi, and M. Taiji. «Fast and accurate molecular dynamics simulation of a protein using a special-purpose computer». J. Comput. Chem., vol. 18, no. 12, pp. 1546-1563, 1997.

9. D. E. Shaw, J. P. Grossman, J. A. Bank, B. Batson, J. A. Butts, J. C. Chao, M. M. Deneroff, R. O. Dror, A. Even, C. H. Fenton, A. Forte, J. Gagliardo, G. Gill, B. Greskamp, C. R. Ho, D. J. Ierardi, L. Iserovich, J. S. Kuskin, R. H. Larson, T. Layman, L.-S. Lee, A. K. Lerer, C. Li, D. Killebrew, K. M. Mackenzie, S. Y.-H. Mok, M. A. Moraes, R. Mueller, L. J. Nociolo, J. L. Peticolas, T. Quan, D. Ramot, J. K. Salmon, D. P. Scarpazza, U. Ben Schafer, N. Siddique, C. W. Snyder, J. Spengler, P. T. P. Tang, M. Theobald, H. Toma, B. Towles, B. Vitale, S. C. Wang, and C. Young. «Anton 2: Raising the Bar for Performance and Programmability in a Special-purpose Molecular Dynamics Supercomputer». In Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Piscataway, NJ, USA, 2014, pp. 41-53.

10. M. Taiji, T. Narumi, Y. Ohno, N. Futatsugi, A. Suenaga, N. Takada, and A. Konagaya. «Protein Explorer: A Petaflops Special-Purpose Computer System for Molecular Dynamics Simulations». In Supercomputing, 2003 ACM/IEEE Conference, 2003, pp. 15-15.

11. C. Rodrigues, D. Hardy, J. Stone, K. Schulten, and W.-Mei Hwu. «GPU acceleration of cutoff pair potentials for molecular modeling applications». Proceedings of the 5th conference on Computing frontiers, 2008, pp. 273-282.

12. S. R. Alam, P. K. Agarwal, M. C. Smith, J. S. Vetter, and D. Caliga. «Using FPGA Devices to Accelerate Biomolecular Simulations». Computer, vol. 40, no. 3, 2007, pp. 66-73.

13. N. Azizi, I. Kuon, A. Egier, A. Darabiha, and P. Chow. «Reconfigurable molecular dynamics simulator». In 12th Annual IEEE Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines, 2004. FCCM 2004, pp. 197-206.

14. Y. Gu, T. VanCourt, and M. C. Herbordt. «Improved Interpolation and System Integration for FPGA-Based Molecular Dynamics Simulations». In 2006 International Conference on Field Programmable Logic and Applications, 2006, pp. 1-8.

15. V. Kindratenko and D. Pointer. «A case study in porting a production scientific supercomputing application to a reconfigurable computer». 2006, pp. 13-22.

16. R. Scrofano, M. B. Gokhale, F. Trouw, and V. K. Prasanna. «Accelerating Molecular Dynamics Simulations with Reconfigurable Computers». IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst., vol. 19, no. 6, 2008, pp. 764-778.

17. M. Chiu and M. C. Herbordt. «Molecular Dynamics Simulations on High-Performance Reconfigurable Computing Systems». ACM Trans Reconfigurable Technol Syst, vol. 3, no. 4, 2010, pp. 23:1-23:37.

18. T. Mitchison and M. Kirschner. «Dynamic instability of microtubule growth». Nature, vol. 312, no. 5991, 1984, pp. 237-242.

19. A. Desai and and T. J. Mitchison. «Microtubule Polymerization Dynamics». Annu. Rev. Cell Dev. Biol., vol. 13, no. 1, 1997, pp. 83-117.

20. P. Zakharov, N. Gudimchuk, V. Voevodin, A. Tikhonravov, F. I. Ataullakhanov, and E. L. Grishchuk. «Molecular and Mechanical Causes of Microtubule Catastrophe and Aging». Biophys. J., vol. 109, no. 12, , 2015, pp. 2574-2591.

21. M. K. Gardner, M. Zanic, C. Gell, V. Bormuth, and J. Howard, «Depolymerizing Kinesins Kip3 and MCAK Shape Cellular Microtubule Architecture by Differential Control of Catastrophe». Cell, vol. 147, no. 5, , 2011, pp. 1092-1103.

22. D. L. Ermak and J. A. McCammon, «Brownian dynamics with hydrodynamic interactions». J. Chem. Phys., v. 69, issue 4, , 1978, pp. 1352-1360.

23. M. Matsumoto and T. Nishimura, «Mersenne twister: a 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number generator». ACM Trans. Model. Comput. Simul., vol. 8, 1998, pp. 3-30.

24. S. Kasap and K. Benkrid, «Parallel processor design and implementation for molecular dynamics simulations on a FPGA-Based supercomputer». J. Comput., vol. 7, no. 6, 2012, pp. 1312-1328.

25. R. Baxter, S. Booth, M. Bull, G. Cawood, J. Perry, M. Parsons, A. Simpson, A. Trew, A. McCormick, G. Smart, R. Smart, A. Cantle, R. Chamberlain, and G. Genest, «Maxwell - a 64 FPGA Supercomputer». In Second NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS 2007), 2007, pp. 287-294.

26. J. M. P. Cardoso, P. C. Diniz, and M. Weinhardt, «Compiling for reconfigurable computing: A survey». ACM Comput. Surv. CSUR, vol. 42, no. 4, p. 13, 2010.

27. Y. Liang, K. Rupnow, Y. Li, D. Min, M. N. Do, and D. Chen, «High-level synthesis: productivity, performance, and software constraints». J. Electr. Comput. Eng., vol. 2012, 2012, p. 1.

28. J. Monson, M. Wirthlin, and B. L. Hutchings, «Implementing high-performance, low-power FPGA-based optical flow accelerators in C». IEEE 24th International Conference on Application-Specific Systems, Architectures and Processors, 2013, pp. 363-369.

29. T. Hussain, M. Pericàs, N. Navarro, and E. Ayguadé, «Implementation of a Reverse Time Migration kernel using the HCE High Level Synthesis tool». Field-Programmable Technology (FPT), 2011 International Conference, 2011, pp. 1-8