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CUDA-EC auf Tesla Grafikprozessoren

CUDA-EC ist ein schnelles, parallel arbeitendes Tool zur Korrektur von Sequenzfehlern bei Sequenzschnipseln. CUDA-EC korrigiert Fehler bei HTSR-Daten (High-Throughput Short-Read) und beschleunigt HTSR durch Nutzung der massiv-parallelen CUDA Architektur von NVIDIA Tesla Grafikprozessoren. Die Fehlerkorrektur ist ein wichtiger Schritt vieler Programme zur Assemblierung von DNA-Fragmenten und ist besonders sinnvoll bei den neuen Hochdurchsatz-Sequenzierungssystemen.

Download und Installation

• CUDA-EC herunterladen
• Installationsanweisungen und Benutzerhandbuch sind im Software-Download enthalten.

Benchmarktest – Daten

CUDA-EC auf einem Tesla C1060 Grafikprozessor ist bis zu 20x schneller als Euler-SR auf einer x86 CPU. Das bedeutet eine Beschleunigung der Berechnungsdauer von Minuten auf der CPU auf Sekunden auf dem Grafikprozessor. Folgende Tabelle enthält für fünf verschiedene Genome die Fehlerraten 1 %, 2 %, 3% etc. bzw. A1, A2, A3 etc.

Technische Veröffentlichungen

• "Accelerating Error Correction in High-Throughput Short-Read DNA Sequencing Data with CUDA , H. Shi et al: International Workshop on High Performance Computational Biology (HiCOMB 2009)
• "A Parallel Algorithm for Error Correction in High-Throughput Short-Read Data on CUDA-enabled Graphics Hardware, H. Shi et al: to appear in Journal of Computational Biology geplant
• Weitere Veröffentlichungen zur Beschleunigung von Bioinformatik-Anwendungen mit dem Grafikprozessor

Diskussionsforen

• GPU-Computing Communities auf GPUcomputing.net

Grafikprozessorlösungen gibt es in Form von Lösungen für Supercomputing-Desktop-PCs, die in ihrer Leistung einen aus 32 Knoten bestehenden CPU-Cluster übertreffen können, oder in Form von Cluster-Lösungen, die die Leistung eines herkömmlichen großen Supercomputers erbringen können, allerdings zu 1/10 der Kosten und mit 1/20 des Stromverbrauchs. Die Lösungen basieren auf der revolutionären CUDA-Architektur und erschließen der Computational Science (rechnergestützten Naturwissenschaft) neue Dimensionen der Verarbeitungsgeschwindigkeit.

EMPFOHLENE HARDWARE-KONFIGURATION

Desktop Workstation-Konfiguration	Rechenzentrum-Konfiguration
Grafikprozessoren 1 Tesla C1060 Computing-Grafikprozessor (CUDA-EC unterstützt bislang nur einen einzelnen Grafikprozessor) CPU und Hauptspeicher 2.33 GHz x86 CPU >8 GB (4 GB Hauptspeicher pro Tesla C1060 Grafikprozessor)	Nicht zutreffend (CUDA-EC ist noch nicht MPI-fähig)

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