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
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概要
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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。
- 2011-09-06
著者
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
石田 貴士
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
鈴木 脩司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
石田 貴士
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
鈴木 脩司
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
坂田 幸佑
東京工業大学工学部情報工学科
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
坂田 幸佑
東京工業大学 大学院理工学研究科集積システム専攻
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