メタゲノム解析アプリケーションGHOSTZ-GPUの性能モデリングおよび改善

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-07-19
• タイトル: メタゲノム解析アプリケーションGHOSTZ-GPUの性能モデリングおよび改善
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: アプリケーションと性能評価
• 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: 東京工業大学
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者名: 山川, 智史; 野村, 哲弘; 松岡, 聡
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: メタゲノム解析とは微生物の分離を行わず，そのまま DNA を読み取り，配列相同性検索を行う手法である．これにより従来のゲノム解析では得られなかった情報を得られるようになる．反面，配列相同性検索では多くのミスマッチ，ギャップを許容して計算を行うので多大な計算時間が必要となる．GHOSTZ は秋山研究室で開発された高速なメタゲノム解析を行うアプリケーションである．GHOSTZ-GPU は GHOSTZ の処理の一部を GPU 化したものであり，元のプログラムから 5 ～ 7 倍の性能向上を達成している．しかし CPU Thread 数と GPU 数を変えて実行時間の変化を見ると実行時間が CPU Thread 数のみに依存しており，GPU が有効活用されてないと疑わる処理が存在することがわかる．これでは CPU Thread 数，GPU 数の片方を増やしても計算速度の向上を図ることができない問題点がある．本研究では GHOSTZ-GPU のスケーラビリティを向上させるべく，性能ボトルネックとなっている箇所を明らかにするため，性能モデリングを行った．立てたモデルの実行時間予測の性能は相対誤差 11% 以下であった．また実験より CPU-GPU 間での負荷分散が性能を律速する要因であることも判明した．
• 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: AN10463942
• 書誌情報: 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 2017-HPC-160, 号 21, p. 1-4, 発行日 2017-07-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8841
• 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