La comparación de compuestos es una tarea importante para la química computacional. A partir de los resultados de la comparación, se pueden encontrar inhibidores potenciales y utilizarlos en los experimentos farmacéuticos. La complejidad temporal de una comparación de compuestos por pares es O(n2), donde n es la longitud máxima de los compuestos. En general, la longitud de los compuestos es de decenas a cientos, y el tiempo de cálculo es pequeño. Sin embargo, en la actualidad se han sintetizado y extraído cada vez más compuestos, incluso más de decenas de millones. Por lo tanto, la comparación con una gran cantidad de compuestos (problema de comparación de múltiples compuestos, abreviado como MCC) seguirá requiriendo mucho tiempo. La complejidad temporal intrínseca del problema MCC es O(k2n2) con k compuestos de longitud máxima n. En este artículo, proponemos un algoritmo basado en la GPU para el problema MCC, denominado CUDA-MCC, en una o varias GPU. En CUDA-MCC se consideran cuatro estrategias de equilibrio de carga basadas en LINGO para acelerar la velocidad de cálculo entre bloques de hilos en las GPU. CUDA-MCC se implementó mediante C OpenMP CUDA. Los resultados experimentales muestran que CUDA-MCC es 45 veces y 391 veces más rápido que su versión para CPU en una sola tarjeta GPU NVIDIA Tesla K20m y en una tarjeta GPU NVIDIA Tesla K20m doble, respectivamente.
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