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アイテム
複数のGPUを用いた3次元Smith-Waterman法の性能評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/81328
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/813287b164647-0844-42c8-a6b4-4620ef33acd7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ARC12199008.pdf (736.1 kB)
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Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-03-20 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 複数のGPUを用いた3次元Smith-Waterman法の性能評価 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A performance evaluation of three-dimensional Simith-Waterman method with multiple GPUs | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 並列化と高速化 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 同志社大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Doshisha University | ||||||||
| 著者名 |
須戸, 里織
× 須戸, 里織
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| 著者名(英) |
Saori, Sudo
× Saori, Sudo
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，画像処理専用のハードウェアである GPU（Graphics Processing Unit） を汎用計算に用いる動きが多くみられるようになってきている．GPU のような並列計算ハードウェアでの高速化が期待されているアプリケーションの中のひとつに，SW（Smith-Waterman） 法がある．SW 法は DNA 配列の相同性検索に用いられているが，応用研究として時系列データの解析にも用いられており，そのひとつに，うつ病診断に用いられる fNIRS による脳血流量の解析がある．fNIRS は多数の計測点から出力があり，2 つの文字列の比較を行う SW 法を利用して解析するためには，一度に比較できる系列数の拡張が課題となる．そこで本研究報告では，3 次元 SW 法を提案し，fNIRS のデータに基づいて，処理能力を CPU と GPU で，また GPU の枚数を変化させ評価した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Graphic processing units (GPUs), which was entirely used in image processing, have been applied to a lot of studies and products in general purpose computation. One of the most famous algorithm expected to accelerate by utilizing GPU is Smith-Waterman (SW) algorithm in bioinformatics. The algorithm is also applied to analysis of time-series data, such as cerebral blood flow detected by fNIRS which is used to make a diagnosis for depression. As fNIRS outputs data from a lot of measure points, handreds of executions of SW-algorithm are required to obtain relationships among channels. The expansion of the number of series which analyzed simultaneously may be a solution to increase the analysis quality. This report proposed the three-dimensional SW algorithm as a first step to address the problem, and evaluated performances on a CPU, a GPU, and multiple GPUs based on the actual data measured from fNIRS. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10096105 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告計算機アーキテクチャ（ARC） 巻 2012-ARC-199, 号 8, p. 1-8, 発行日 2012-03-20 |
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| 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 | |||||||
