GPGPUを活用したバイオロジカルパスウェイモデルの高速なパラメータ推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-12-10
• タイトル: GPGPUを活用したバイオロジカルパスウェイモデルの高速なパラメータ推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A parameter estimation for Biological pathway model using GPGPU
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 科学技術振興機構／CREST／統計数理研究所
• 著者所属: 科学技術振興機構／CREST／統計数理研究所
• 著者所属: 統計数理研究所
• 著者所属: 統計数理研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): JST / CREST / The Institute of Statistical Mathematics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): JST / CREST / The Institute of Statistical Mathematics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Statistical Mathematics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Statistical Mathematics
• 著者名: 林, 圭佐; 齋藤, 正也; 吉田, 亮; 樋口, 知之
• 著者名(英): Keisuke, Hayashi; Masaya, Saito; Ryo, Yoshida; Tomoyuki, Higuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: バイオロジカルパスウェイモデルのパラメータ推定は探査空間が高次元空間となり、モデルの非線形性もあいまって困難な問題となりうる。近年話題に上ることが多い GPGPU の並列計算機能を活かした粒子フィルタを実装した。SIS 粒子フィルタを用いて各ノードで行う処理は非同期かつ独立であり、初期データの転送、処理結果の集計以外に通信は発生しない。試計算の結果、67 倍の高速化が得られた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The parameter estimation of biological pathway models is a difficult problem. The difficulty comes from the high dimensionality and the nonlinearity make of models. We combat this problem by means of an parallelised particle filter algorithm dedicated to parallel environment, particular GPGPU. Our algorithm is based on SIS (Sequential Importance Sampling) and hence no communication occurs during the simulation. We have increased the computation speed 67 times, compared to a computation with a single CPU core.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2009-BIO-19, 号 19, p. 1-3, 発行日 2009-12-10
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会