NVIDIA Home > Katalog produktów > Rozwiązania dla obliczeń o wysokiej wydajności > CUDA-EC na układach GPU Tesla

CUDA-EC na układach GPU Tesla

CUDA-EC jest narzędziem do szybkiej, równoległej korekcji błędów w krótkich sekwencjach DNA. Koryguje ono błędy sekwencjonowania w danych HTSR (high-throughput short-read – wysokowydajne generowanie sekwencji krótkich/o małej liczbie nukleotydów) i akceleruje HTSR wykorzystując masowo równoległą architekturę CUDA układów GPU NVIDIA Tesla. Korekcja błędów stanowi etap wstępnej obróbki danych dla wielu narzędzi do składania fragmentów DNA i jest bardzo użyteczna w przypadku nowych, wysokowydajnych maszyn sekwencjonujących.

Pobieranie plików i instalacja

• Pobierz CUDA-EC
• W skład pobieranego pakietu z oprogramowaniem wchodzą też instrukcje instalacyjne i podręcznik użytkownika

Wyniki testów

Program CUDA-EC uruchomiony na układzie GPU Tesla C1060 jest do 20 razy szybszy od programu Euler-SR działającego na CPU x86. Skraca to czas wykonywania obliczeń z minut dla CPU do sekund na GPU. Dane na poniższym wykresie reprezentują wskaźniki (stopy) błędu 1%, 2% i 3%, oznaczone A1, A2, A3 itd. dla 5 różnych genomów referencyjnych.

Publikacje techniczne

• „Wykorzystanie CUDA do akceleracji korekcji błędów w danych zawierających sekwencje DNA typu HTSR, H. Shi i inni: Międzynarodowe warsztaty HiCOMB 2009 (High Performance Computational Biology – biologia obliczeniowa wysokiej wydajności)
• „Algorytm równoległy dotyczący korekcji błędów w danych zawierających sekwencje DNA typu HTSR przy użyciu sprzętu graficznego zgodnego z CUDA”, H. Shi i inni: ukaże się w dzienniku Journal of Computational Biology
• Więcej publikacji na temat akceleracji aplikacji z dziedziny bioinformatyki przy użyciu układów GPU

Fora dyskusyjne

• Społeczności zajmujące się tematyką obliczeń na GPU przy GPUcomputing.net

Dostępne w postaci rozwiązania typu superkomputer osobisty klasy desktop, który może zapewnić wyższą wydajność niż 32-węzłowy klaster na bazie CPU, albo w postaci rozwiązania typu klaster o wydajności konwencjonalnego superkomputera wielkoskalowego przy 1/10 jego ceny i 1/20 poboru mocy. Rozwiązania te, zbudowane w oparciu o rewolucyjną architekturę CUDA, zaprojektowano w celu zwiększenia wydajności w dziedzinie nauk obliczeniowych.

REKOMENDOWANA KONFIGURACJA SPRZĘTOWA

Konfiguracja stacji roboczej typu desktop	Konfiguracja dla potrzeb centrów przetwarzania danych
GPUs 1 procesor obliczeń GPU Tesla C1060 (CUDA-EC obsługuje na razie wyłącznie pojedynczy układ GPU) CPU i pamięć systemowa CPU typu x86 taktowany 2,33 GHz >8 GB (po 4 GB pamięci systemowej na GPU Tesla C1060)	Nie dotyczy (CUDA-EC nie obsługuje jeszcze MPI)

ROZWIĄZANIA DLA STACJI ROBOCZYCH SUPERKOMPUTER OSOBISTY TESLA Superkomputer osobisty przy Twoim biurku Dowiedz się więcej >		ROZWIĄZANIA DLA CENTRÓW PRZETWARZANIA DANYCH KLASTRY OBLICZEŃ GPU TESLA Do zadań obliczeniowych wykorzystujących instalacje wielkoskalowe Dowiedz się więcej >