Представлен новый подход к ускорению метода оценки взаимной информации, основанном на B-сплайн функции, при помощи графических ускорителей. Для получения эффективного отображения на этот тип архитектуры, была использована модель программирования Compute Unified Device Architecture (CUDA) для разработки и реализации нового распределенного алгоритма, основанного на CUDA-MI. Предложенная реализация показала ускорения до 224 раз при использовании двойной точности на 4 GPU по сравнению с многопоточной реализацией на четырехядерном процессоре для больших наборов данных. Полученные результаты использовались для генерации корреляционных матриц траекторий движения молекул сложных белков. Сравнение с существующими методами, включая g_corellation показало повышение качества получения матриц корреляций за меньшее время.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"