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GPU-Beschleunigung für Genomics-Anwendung mit OpenACC ermöglicht schnelle Entwicklung von Medikamenten

16fache Beschleunigung der "DNADist"-Software verbessert die Medikamentenforschung bei Roche und anderen Pharma-Konzernen

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Sichelzellenerkrankung: Gesundes, rotes Blutkörperchen (links), erkranktes, sichelförmiges rotes Blutkörperchen
Sichelzellenerkrankung: Gesundes, rotes Blutkörperchen (links), erkranktes, sichelförmiges rotes Blutkörperchen (rechts)

Shanghai, 7. August 2012 – Chinesischen Wissenschaftlern ist es unter Verwendung des Programmierstandards OpenACC und NVIDIA-Tesla-GPUs gelungen, die Genom-Applikation „DNADist“ dramatisch zu beschleunigen. DNADist wird in der frühen Phase der Entwicklung von Therapien für genetische Erkrankungen wie Down-Syndrom, Hämophilie, zystische Fibrose und Sichelzellenanämie verwendet.

Forscher der Shanghai Jia Tong University haben die DNADist-Applikation um den Faktor 16 mit einem auf NVIDIA-Tesla-GPUs basierten System beschleunigt. Dazu haben sie den CAPS enterprise Open AAC compiler genutzt, um dem Programmcode lediglich vier einfache Hinweise – auch Direktiven genannt – hinzuzufügen.

Bei DNADist handelt es sich um eine Distanzmatrix-Anwendung, mit der die genetischen Beziehungen zwischen verschiedenen Spezies der evolutionären Geschichte untersucht werden. Sie ermöglicht es Forschern, Informationen aus sequenzierten DNA-Daten von Nukleotid-Sequenzen auszulesen, die möglicherweise zu einem besseren Verständnis von Ursachen und Behandlungen tiefgreifender genetischer Krankheiten beitragen. Die Beschleunigung der DNADist-Anwendung ermöglicht, eine deutlich größere Menge an Daten zu analysieren und handlungsrelevante Informationen früher in den Forschungsprozess für Behandlungen von Krankheiten einfließen zu lassen.

OpenACC ist ein Direktiven-basierter Programmierstandard für paralleles Computing, der es Millionen von Wissenschaftlern ermöglicht, unkompliziert die Rechenleistung von GPU-Computing zu nutzen. Der Standard stellt die einfachste Möglichkeit für die Nutzer ohne umfangreiches paralleles Programmierungs-Know-how dar, Forschungen in wenigen Stunden unter Verwendung ihrer gewohnten Programmierungsmodelle zu beschleunigen.

Roche beeindruckt von OpenACC und der Leistungsfähigkeit von GPU-Beschleunigung
Durch die Bereitstellung von revolutionären Anwendungsbeschleunigungen mit minimalem Aufwand bietet OpenACC weltweit führenden und forschenden Pharmaunternehmen wie Roche die Fähigkeit, neue, wirksamere Medikamente schneller und kostengünstiger zu entdecken und zu entwickeln.

„Ich bin beeindruckt, wie schnell und einfach OpenACC die Leistungsfähigkeit von GPU-Beschleunigung für DNADist möglich gemacht hat, da es eine unserer wichtigsten Anwendungen ist“, sagt Steve Pan, Project Director bei Roche Pharma Global Informatics. „Die potenziellen Auswirkungen der GPUs sind unbezahlbar, weil unsere Produkte schneller auf den Markt kommen und jeder frühere Erscheinungstag Leben rettet.“

„Das Extrahieren aussagekräftiger Informationen aus den riesigen Datenmengen der DNA-Sequenzierung erfordert immer höhere Rechenleistung ", sagt Sumit Gupta, Senior Director Tesla Business bei NVIDIA. „OpenACC ermöglicht es Forschern, schnell und einfach die enorme Leistung der GPU-Beschleuniger zu nutzen, um die Genom-Datenberge zu analysieren. Dies reduziert die Zeit, biologische Systeme zu studieren, dramatisch und trägt maßgeblich zur Entwicklung wirksamerer Medikamente der nächsten Generation bei.“

Eine große und stetig wachsende Zahl von Forschern und Ingenieuren verwenden OpenACC-unterstützte Compiler und hybride CPU-/GPU-Systeme, um Anwendungen unterschiedlichster Art zu beschleunigen. Darunter befinden sich Anwendungen für CAD/CAM, Bildverarbeitung, Materialwissenschaften, Molekulardynamik, Quantenchemie. In vielen Fällen berichten die Anwender, dass sie in wenigen Stunden Arbeit eine Beschleunigung zwischen fünf- bis zehnfach oder schneller erreichen.

Webinar OpenACC /DNADist am 6. September 2012
Das Unternehmen CAPS bietet ein kostenfreies, öffentliches Webinar am Donnerstag, 6. September 2012, an und zeigt darin OpenACC-Anwendungszenarien und Best-Practise-Beispiele sowie weitere Details zur Beschleunigung der DNADist-Anwendung. Weitere Informationen zur Teilnahme und Registrierung gibt es unter https://www2.gotomeeting.com/register/668751466.

Über NVIDIA-Tesla-GPUs
NVIDIA-Tesla-GPUs sind leistungsstarke Parallelbeschleuniger, die auf NVIDIAs Parallel-Computing-Plattform CUDA basieren. Tesla-GPUs sind von Grund auf für energieeffizientes High Performance Computing, computergestützte Naturwissenschaften und Supercomputing entwickelt. Sie ermöglichen eine deutlich höhere Beschleunigung für eine Vielzahl von wissenschaftlichen und kommerziellen Anwendungen als reine CPU-basierte Lösungen.

Weitere Informationen über NVIDIAs Tesla-GPUs finden Sie auf der NVIDIA-Webseite. Um mehr über CUDA zu erfahren, besuchen Sie die CUDA-Webseite. Für weitere News, Unternehmens- und Produktinformationen, Videos, Bilder und sonstige Informationen finden Sie unter http://www.nvidia.de/page/press_room.html.

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Über NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) hat durch die Erfindung des Grafikprozessors (GPU) im Jahr 1999 die Computergrafik revolutioniert. Heute setzt eine Vielzahl von Produkten auf NVIDIA-Prozessoren wie Smartphones bis hin zu Supercomputern. NVIDIAs Mobilprozessoren kommen in Mobiltelefonen, Tablets und Infotainment-Systemen im Automobilbereich zum Einsatz.  PC-Gamer schwören auf NVIDIA-GPUs, die für spektakuläre Spielewelten sorgen. Professionelle Anwender entwerfen mit ihrer Hilfe 3D-Grafiklösungen und visuelle Effekte für die Filmindustrie und Produkte wie Fahrzeuge, Gebäude oder komplette Landschaften. Darüber hinaus nutzen Forscher High-Performance-Computer mit NVIDIA-GPUs, um in der Wissenschaft neue Meilensteine zu setzen. Das Unternehmen hält weltweit über 5.000 Patente. Weitere Informationen finden Sie unter www.nvidia.de.

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1 DNADist ist Teil des Phylip- (Phylogenie Inference Package) Open-Source-Pakets von Programmen, die Akademiker auf dem Gebiet der Biowissenschaften, in erster Linie in der Phylogenie verwenden. Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/PHYLIP