Производительность современных вычислительных платформ в расчетах молекулярной динамики белок

?

Производительность современных вычислительных платформ в расчетах молекулярной динамики белок - мембранных систем

Труды НИИСИ РАН. 2018. Т. 7. № 4. С. 157–161.

Нольде Д. Е., Крылов Н. А., Телегин П. Н., Ефремов Р. Г., Шабанов Б. М.

На примере программного пакета Gromacs проведено исследование скорости расчета
классической молекулярной динамики на различных компьютерных системах: настольных компьютерах,
кластеров на основе процессоров x86_64, многоядерных процессоров архитектуры MIC, а также
гетерогенных систем с использованием «игровых» видеокарт или графических ускорителей. Рассмотрен
вопрос выбора оптимальной платформы для проведения расчетов молекулярной динамики.

Научное направление: Компьютерные науки Биология

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Полный текст

Текст на другом сайте

Molecular dynamics simulations refine the pathogenicity of ACVRL1 kinase domain variants by quantifying impacts on ATP binding in pulmonary arterial hypertension

Боровикова И. И., Охрименко Г. С., Замятин В. И. и др., Journal of Structural Biology 2026 Vol. 218 No. 2 Article 108315

Добавлено: 20 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Scaling Up Molecular Hydrodynamics of Non-Laminar Flows with GPU-Aware MPI

Khnkoian G., Галигеров В. С., Grishichkin Y. и др., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected PapersVol. 2891.: Springer, 2026. P. 532–545.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

uPAR deficiency triggers TGFβ1-mediated fibrotic remodeling in a cardiac perivascular-like microenvironment

Goltseva Y., Tsokolaeva Z., Beloglazova I. и др., Stem Cell Research and Therapy 2026 Vol. 17 No. 1

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

High-Performance Computing at HSE University

Костенецкий П. С., Чулкевич Р. А., Козырев В. И. и др., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected PapersVol. 2891.: Springer, 2026. Ch. 2 P. 17–29.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Кондратьев С., Никитин Г. Э., Дырченкова Ю. А. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies. PCT 2025

Springer, 2025.

Добавлено: 18 мая 2026 г.

KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security

Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15

Добавлено: 16 мая 2026 г.

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

КВАНТОВО-ХИМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМА ЭКСТРАКЦИИ Fe(III) ИЗ СОЛЯНОКИСЛОГО ВОДНОГО РАСТВОРА ЭВТЕКТИЧЕСКИМИ РАСТВОРИТЕЛЯМИ НА ОСНОВЕ 1-ОКТАНОЛА

Мальцева В. Е., Ананьев И. В., Милевская А. В. и др., Теоретические основы химической технологии 2025 Т. 59 № 3 С. 13–22

Проведено квантово-химическое моделирование механизма экстракции Fe(III) из солянокислого раствора с использованием гидрофобных эвтектических растворителей на основе 1-октанола. Установлено, что путь реакции существенно различается в зависимости от того, является ли инертный компонент донором или акцептором водородной связи в димере с октанолом. На основе оценки прочности водородных связей показано, что более слабое взаимодействие между компонентами упрощает протекание ...

Добавлено: 13 мая 2026 г.

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Biochemical Foundations of Emotion Regulation: Implications for Pharmacological and Psychological Interventions-A Narrative Review

Гергес М. М., Косоногов В. В., OBM Neurobiology 2025 Vol. 9 No. 4 Article 310

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами

Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110

На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface

Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026

Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 10 мая 2026 г.

От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194

С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like

Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect

Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Motor imagery perspective shapes corticospinal excitability with effector-specific effects

Перевознюк Г. С., Батов А. А., Плесковская А. С. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 Article 13098