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danielhagnoul

Pfizer utilise Julia

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par , 11/02/2021 à 10h38 (2345 Affichages)
Pour accélérer les simulations de nouvelles thérapies pour les maladies métaboliques jusqu'à 175x

Extrais de https://juliacomputing.com/case-studies/pfizer/

  • Les simulations de la nouvelle pharmacologie d'un traitement de l'insuffisance cardiaque accélérées 175 fois plus vite à l'aide de GPU à Julia
  • Les simulations d'un modèle de métabolisme cardiaque ont été accélérées de 26x en utilisant Julia sur des processeurs uniques
  • Le multithreading du même modèle cardiaque avec Julia a augmenté la vitesse de simulation jusqu'à 115x
Julia a de nombreux avantages dans le domaine des équations différentielles rigides. Julia est le langage open source à haute productivité le plus rapide avec prise en charge GPU et la bibliothèque de pointe DifferentialEquations.jl avec des algorithmes nouvellement développés qui exploitent les caractéristiques spécifiques des systèmes pharmacométriques pour surpasser même les solveurs classiques C ++ et Fortran .

La résolution d'équations différentielles dans Julia n'est pas seulement rapide. DifferentialEquations.jl est également l'ensemble le plus complet de solveurs d'équations différentielles dans tous les langages, ce qui signifie que ce qui exigerait un temps de développement scientifique substantiel dans d'autres écosystèmes de langage comme R et Python peut être largement remplacé par des appels de fonction à partir de la documentation et des tutoriels sur DifferentialEquations.jl. Les entreprises pharmaceutiques utilisent cet outil pour améliorer l'efficacité de leur modélisation QSP de plusieurs manières :

  • La dérivation et l'optimisation automatisées des fonctions jacobiennes directement à partir des calculs numériques de code Julia permettent l'optimisation complète d'un jacobien dérivé à la main sans que les scientifiques aient à dériver réellement ces fonctions, ce qui permet de gagner du temps et de faciliter la maintenabilité du code du projet.
  • Les intégrateurs ODE améliorés donnent des améliorations instantanées des performances sans nécessiter une réécriture du modèle dans un langage haute performance comme C ++ ou Fortran.
  • L'automatisation du parallélisme ODE fait du déploiement sur les systèmes cloud JuliaRun un simple changement de code en 5 lignes pour la génération simultanée de millions de brevets virtuels.
  • L'automatisation du parallélisme ODE sur les GPU permet une accélération instantanée 175x à l'aide du matériel d'accélérateur disponible sur les systèmes de bureau et cloud.
Pfizer a utilisé Julia pour accélérer plusieurs modèles :

  • Les calculs à l'état d'équilibre d'un modèle cardiaque sont passés de près d'un jour à seulement 40 minutes - une amélioration de 26x. Avec le multithreading, le temps total de simulation a été réduit à seulement 9 minutes - une amélioration de 115x.
  • L'optimisation globale et la simulation de populations virtuelles dans un modèle cible de médicament actif ont été réduites de 15,5 heures à 1 heure par patient. Le changement d'un seul indicateur de «Threads» à «Distributed» en «DistributedGPU» a permis à ce code de passer facilement d'une seule machine à un déploiement JuliaRun sur des processeurs ou des GPU, ce qui permet de calculer des analyses auparavant peu pratiques en une seule journée.
  • L'analyse de sensibilité globale du modèle Tewari-Beard 2016 a été accélérée de 2 fois par rapport au code C hautement optimisé, montrant que même un code bien optimisé peut être amélioré grâce aux algorithmes de résolution d'équations différentielles spécialisés de Julia.
Source : Pharmaceutical Development. Pfizer uses Julia to accelerate simulations of new therapies for metabolic diseases up to 175x

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