Molecular Docking (MD) es una herramienta clave en el diseño de medicamentos asistido por computadora. AutoDock es un código MD ampliamente utilizado que ejecuta un algoritmo genético lamarckiano (LGA) y, el método Solis-Wets como algoritmo de búsqueda local. Este tesis presenta una paralelización de AutoDock basasa en OpenCL, y su evaluación correspondientes en términos de rendimiento de ejecución, calidad de resultados y eficiencia de cálculo de energía, lograda en CPUs, GPUs y FPGAs. Si bien un enfoqu de paralelización basada en datos ha demostrado su efectividad en CPUs y GPUs, se observó que para FPGAs, dicho enfoque resultó en ejecuciones más lentas. Para superar este inconveniente, también se analiza una paralelización basada en tareas para FPGAs. Además, esta tesis amplía la búsqueda de LGA con nuevos métodos alternativos de búsqueda local basados en gradien...