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アイテム
GPUを用いた配列相同性検索ツールのマルチGPU向け最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77254
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/772545f0656d5-4cf9-4418-ba23-da53a03b7909
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO11026002.pdf (272.4 kB)
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Copyright (c) 2011 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 | 2011-09-06 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | GPUを用いた配列相同性検索ツールのマルチGPU向け最適化 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Optimizing GPU based homology search tool for multi-GPU environment | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 東京工業大学工学部情報工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学工学部情報工学科／東京工業大学大学院情報理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Depart of Computer Science,Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Depart of Computer Science,Tokyo Institute of Technology / Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者名 |
坂田, 幸佑
鈴木, 脩司
石田, 貴士
秋山, 泰
× 坂田, 幸佑 鈴木, 脩司 石田, 貴士 秋山, 泰
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| 著者名(英) |
Kousuke, Sakata
Shuji, Suzuki
Takashi, Ishida
Yutaka, Akiyama
× Kousuke, Sakata Shuji, Suzuki Takashi, Ishida Yutaka, Akiyama
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 感度の高い配列相同性検索を必要とするメタゲノム解析では、大量の DNA 断片配列を短時間で出力する次世代シークエンサーのデータの解析に非常に多くの計算時間を要する。この問題に対して、我々は GPU を用いることで高速に配列相同性検索を実行可能な GHOSTM システムを開発したが、依然として現実時間での解析は困難であった。そこで本研究では、多数の GPU を利用することで高速化を試みた。各計算ノードに複数の GPU が搭載されたシステムを想定し、まず GHOSTM の 1 ノード内での使用メモリを考慮した並列化実装を行い、次に並列化実装したものを、さらに複数ノードで自動処理するシステムを開発した。その結果、24 枚の GPU を使用する事で次世代シークエンサーが 1 日に出力するデータを約 10 時間程度で解析が可能となった。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Large amount of homology searches are required for analyzing vast fragment sequences produced by a next-generation sequencer in metagenomics. Thus, we developed fast GPU based homology search tool (GHOSTM) in our previous research. However, the performance of the tool was insufficient for processing a data obtained from a next-generation sequencer in real time. Therefore, in this study, we attempted to speed-up it by using many GPUs. First, we reimplemented GHOSTM to use multiple GPUs on a single node. Then, we developed automatic system to run the reimplemented tool on a number of nodes. As results, the system with 24GPUs enabled us to analyze fragment sequences produced by a next-generation sequencer in a day within about 10 hours. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2011-BIO-26, 号 2, p. 1-7, 発行日 2011-09-06 |
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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 | |||||||
