AutoDock Vina (Vina) est un outil de docking moléculaire largement utilisé, adopté par de nombreuses recherches comme standard pour les résultats de docking moléculaire. Cependant, son processus de calcul est très chronophage. Vina a innové avec un accélérateur basé sur FPGA (Field Programmable Gate Array) nommé Vina-FPGA, offrant une solution économe en énergie pour accélérer le processus de docking. Cependant, les modules de calcul dans la conception Vina-FPGA ne sont pas utilisés efficacement. Cela est dû au comportement irrégulier de Vina dans les boucles imbriquées, avec des bornes supérieures changeantes et des flux de contrôle variés. Heureusement, la méthode de recherche itérative de Monte Carlo utilisée par Vina nécessite des calculs indépendants pour différentes entrées initiales aléatoires, offrant une opportunité pour la conception parallèle. Pour cette raison, cet article propose Vina-FPGA2 — une architecture pipeline inter-modules visant à améliorer encore l'efficacité d'exécution de Vina-FPGA. D'abord, nous réalisons l'indépendance des tâches en remplissant séquentiellement les modules de calcul avec des tâches (Task). Ensuite, en utilisant un module de vérification des étiquettes et un ajustement de l’architecture, nous implémentons un design parallèle pipeline entre modules, nommé Vina-FPGA2-Baseline. Pour une mise en œuvre matérielle efficace en ressources, ce design est transformé en un problème d’optimisation et un solveur basé sur l’apprentissage par renforcement est développé. Pour la plateforme Xilinx UltraScale XCKU060, un accélérateur plus efficace est réalisé, nommé Vina-FPGA2-Enhanced. Enfin, les expériences montrent que les performances de Vina-FPGA2-Enhanced sont en moyenne 12,6 fois supérieures au processeur central (CPU), 3,3 fois supérieures à Vina-FPGA et que l’efficacité énergétique est améliorée de 7,2 fois par rapport à Vina-GPU.

AutoDock Vina (Vina); accélérateurs matériels; FPGA; conception conjointe matériel-logiciel