[发明专利]基于蛋白质折叠测算蛋白质结构的集群并行计算加速方法

摘要

本发明公布了一种集群并行计算加速方法，针对蛋白质折叠过程构建能量约束模型，在异构集群计算机上对计算的迭代过程进行并行加速；包括：将蛋白质折叠计算的近似计算划分为多个计算任务，每个节点根据本地计算任务和数据备份进行求解，期间不进行数据同步；当节点执行完多个时间步后进行数据同步；本节点计算任务的结果同本地数据备份比较，若发生改变，则以广播的方式在集群中传播数据，通知集群所有主机将本地备份进行更新，从而实现基于蛋白质折叠测算蛋白质结构的并行计算加速。本发明能够提高蛋白质折叠测算蛋白质结构求解的计算速度与精度，减少计算过程中的通信开销，节省计算资源。

主权项

1.一种集群并行计算加速方法，针对蛋白质折叠过程构建能量约束模型，在异构集群计算机上对蛋白质折叠计算的迭代过程进行并行加速，以提高计算速度与精度；包括：将蛋白质折叠计算的近似计算划分为多个计算任务，每一个集群中的节点计算x的一维或多维数据，每个节点根据本地计算任务和数据备份进行计算求解，计算期间不进行数据同步；设定时间步增量Δ，每个节点执行完Δ个时间步后进行数据同步，本节点计算任务的结果同本地数据备份比较，如果发生改变，则将数据以广播的方式在集群中传播，通知集群中的所有主机将本地备份进行更新；当执行到设定时间步或增量操作的计算结果之差小于设定阈值时终止运算；由此实现基于蛋白质折叠测算蛋白质结构的集群并行计算加速；所述集群并行计算加速方法包括数据部署、并行求解、全局广播与数据输出过程；具体包括如下步骤：A.数据部署：A1.Ax＝B具体表示为式3：将矩阵A、向量B作为数据输入，集群中共有N个主机，生成n(n≥N)个进程，每个进程计算X(x₁，x₂，…，x_n)的一个分量x_i；集群上每个节点中的进程通过IP地址加进程号的形式进行通信，每个进程生成一个计算线程和通信线程，计算线程负责计算，通信线程用消息传递接口(MPI)实现全局的广播与数据同步；A2.将进程与X数据进行绑定，即使得x_i与进程rank号绑定，对于MPI给进程分配进程号rank；rank＝i的进程负责计算分量x_i+1；B.模型并行求解计算：B1.采用高斯‑赛德尔迭代法求解的近似解；迭代式如式4：其中，表示线性方程组解的i分量在第k+1次迭代的值；B2.对X向量初始化，设定x_i的初值；开辟变量缓存空间old、new；缓存空间old用于记录上一次迭代的数据，缓存空间new用于记录更新值；把x_i分别赋给old_i、new_i，则一共有n个old数据和new数据；将n个old数据、n个new数据、矩阵A、向量B拷贝到每个进程中；B3.由步骤A2使得x_i与进程rank号绑定起来，对于rank号位i+1的进程，计算x_i时，将new_i的值赋给old_i，再根据迭代公式(式5)计算得到new_i：反复运行步骤B3多次，再执行步骤B4的操作；B4.每个rank号为i+1的进程将本地的new_i与old_i以广播的形式传输给全体进程，等待其他进程传来的数据后，更新本地的new与old数据；当n个new和n个old数据全部更新完之后，给定计算精度c，当成立时，终止计算，此时进程中存储的n个new_i值，即为所求的x_i值；反之当不成立时，转到步骤B3；由此得到的X(x₁，x₂，…，x_n)为一个模型的近似解；C.全局广播与数据输出：C1.针对异构集群，在进程同步时，在消息传递基础上采用二叉树形广播方式；进程是一棵完全二叉树结构，rank号为0的进程作为树的根节点，其他进程将同步信号传给父节点，根节点收到同步信号后，向子节点发送同步信号，节点收到来自父节点的同步信号后，再向下转发；对运行在异构集群上的进程，采用IP地址加端口号加进程号的方式进行访问；C2.求得X向量的过程中，最先终止计算的进程向全局广播，其他进程收到信号后停止计算并释放占用的资源，由最先终止计算的进程将内存中的数据写入磁盘进行存储；由此实现模型求解的集群并行计算加速。