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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2024
  4. 2024-HPC-193

高速GPUを活用したゲノム解析ソフトウェアの計算速度評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233166
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233166
feac0465-74ac-4e0a-aee3-f7bb3a251fbc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC24193024.pdf IPSJ-HPC24193024.pdf (2.0 MB)
 2026年3月11日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, HPC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-11
タイトル
タイトル 高速GPUを活用したゲノム解析ソフトウェアの計算速度評価
タイトル
言語 en
タイトル Performance Evaluation of Genome Analysis Software Utilizing High-Speed GPUs
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 アクセラレータ
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
国立遺伝学研究所生命情報・DDBJセンター/データサイエンス共同利用基盤施設バイオデータ研究拠点
著者所属
株式会社ゲノムアナリティクスジャパン
著者所属
株式会社ゲノムアナリティクスジャパン
著者所属
株式会社ゲノムアナリティクスジャパン
著者所属
国立遺伝学研究所生命情報・DDBJセンター/千葉大学国際高等研究基幹
著者所属
さくらインターネット株式会社
著者所属
株式会社ゲノムアナリティクスジャパン
著者所属
国立遺伝学研究所生命情報・DDBJセンター
著者所属(英)
en
Bioinformation and DDBJ Center, National Institute of Genetics / BioData Science Initiative, Joint Support-Center for Data Science Research
著者所属(英)
en
Genome Analytics Japan Inc.
著者所属(英)
en
Genome Analytics Japan Inc.
著者所属(英)
en
Genome Analytics Japan Inc.
著者所属(英)
en
Bioinformation and DDBJ Center, National Institute of Genetics / Institute for Advanced Academic Research, Chiba University
著者所属(英)
en
SAKURA internet Inc.
著者所属(英)
en
Genome Analytics Japan Inc.
著者所属(英)
en
Bioinformation and DDBJ Center, National Institute of Genetics
著者名 丹生, 智也

× 丹生, 智也

丹生, 智也

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野川, 駿

× 野川, 駿

野川, 駿

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山本, 謙太郎

× 山本, 謙太郎

山本, 謙太郎

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石井, 学

× 石井, 学

石井, 学

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大田, 達郎

× 大田, 達郎

大田, 達郎

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小西, 史一

× 小西, 史一

小西, 史一

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八谷, 剛史

× 八谷, 剛史

八谷, 剛史

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小笠原, 理

× 小笠原, 理

小笠原, 理

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 全ゲノム配列決定の高速化による医療革新において,本研究は GPU ベースの解析ツールの使用に焦点を当てる.特に,計算時間の短縮により,即時的な医療提供の実現,より多くの患者へのサービスの提供,研究の促進,およびコスト削減と資源の効率的利用が可能となるかを検証する.これらのメリットは,個別化医療の推進と医療研究の加速に寄与するとともに,医療コストの削減と資源利用の最適化にも影響を与えることが期待される.本研究では,NVIDIA Parabricks および Dorado というゲノム解析ツールの性能を,最新の NVIDIA H100 SXM 80GB GPU を 8 基搭載したハードウェア環境で詳細に検証する.これらのツールは,ヒトゲノム解析において広く使用されているもので,典型的なデータサイズに対する計算速度が焦点となる.我々の実験では,臨床研究で用いられる典型的な全ゲノムシークエンスデータセットを使用し,計算時間と出力結果の妥当性を評価した.その結果,NVIDIA H100 GPU を搭載したシステムでは,従来の V100 を搭載したシステムと比べて Parabricks 計算速度を 2.3 倍以上,Dorado 計算速度を約 9 倍高速化できると示された.NVIDIA H100 GPU と組み合わせることで,Parabricks および Dorado によるゲノム解析の速度と効率が大幅に向上すると期待される.これは,ゲノム解析の分野において大きな進歩を意味し,研究者や医療従事者がより迅速かつ大規模にデータを得ることができるようになるだろう.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2024-HPC-193, 号 24, p. 1-9, 発行日 2024-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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Ver.1 2025-01-19 10:11:20.152081
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