军事医学
軍事醫學
군사의학
BULLETIN OF THE ACADEMY OF MILITARY MEDICAL SCIENCES
2013年
10期
774-779
,共6页
刘阳%王小磊%毛逸清%李江域%赵东升
劉暘%王小磊%毛逸清%李江域%趙東升
류양%왕소뢰%모일청%리강역%조동승
序列比对%CUDA%BLASTN%并行计算
序列比對%CUDA%BLASTN%併行計算
서렬비대%CUDA%BLASTN%병행계산
sequence alignment%CUDA%BLASTN%parallel computing
目的 利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)计算技术对广泛使用的生物信息学序列比对工具BLASTN加速,服务于新一代测序技术条件下海量生物序列数据分析任务.方法 采用计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)并行计算架构,从GPU多线程并行和多GPU并行两个维度,对核酸序列比对工具BLASTN的种子查找阶段和不允许空位延伸阶段进行并行加速.结果 基于CUDA的CUDA-BLASTN取得了显著的加速效果,与FSA-BLAST相比,采用单个Nvidia Tesla C2075显卡在以上两阶段取得了最高达26.8倍的加速比,而且结果准确度没有降低.CUDA-BLASTN特别适合于中长查询序列对长序列数据库的比对任务.结论 利用GPU计算可在较大程度上加速序列比对过程,性价比较高,具有很好的应用前景.
目的 利用圖形處理器(graphic processing unit,GPU)計算技術對廣汎使用的生物信息學序列比對工具BLASTN加速,服務于新一代測序技術條件下海量生物序列數據分析任務.方法 採用計算統一設備架構(compute unified device architecture,CUDA)併行計算架構,從GPU多線程併行和多GPU併行兩箇維度,對覈痠序列比對工具BLASTN的種子查找階段和不允許空位延伸階段進行併行加速.結果 基于CUDA的CUDA-BLASTN取得瞭顯著的加速效果,與FSA-BLAST相比,採用單箇Nvidia Tesla C2075顯卡在以上兩階段取得瞭最高達26.8倍的加速比,而且結果準確度沒有降低.CUDA-BLASTN特彆適閤于中長查詢序列對長序列數據庫的比對任務.結論 利用GPU計算可在較大程度上加速序列比對過程,性價比較高,具有很好的應用前景.
목적 이용도형처리기(graphic processing unit,GPU)계산기술대엄범사용적생물신식학서렬비대공구BLASTN가속,복무우신일대측서기술조건하해량생물서렬수거분석임무.방법 채용계산통일설비가구(compute unified device architecture,CUDA)병행계산가구,종GPU다선정병행화다GPU병행량개유도,대핵산서렬비대공구BLASTN적충자사조계단화불윤허공위연신계단진행병행가속.결과 기우CUDA적CUDA-BLASTN취득료현저적가속효과,여FSA-BLAST상비,채용단개Nvidia Tesla C2075현잡재이상량계단취득료최고체26.8배적가속비,이차결과준학도몰유강저.CUDA-BLASTN특별괄합우중장사순서렬대장서렬수거고적비대임무.결론 이용GPU계산가재교대정도상가속서렬비대과정,성개비교고,구유흔호적응용전경.
