NVIDIA Home > Список продуктов > Высокопроизводительные вычислительные решения > CUDA-EC на Tesla GPU

CUDA-EC на Tesla GPU

CUDA-EC – это быстрый инструмент для исправления ошибок в параллельных последовательностях коротких считываний. Данное ПО позволяет корректировать ошибки создания последовательностей в объемных данных короткого считывания (HTSR) и ускоряет HTSR благодаря массивно параллельной архитектуре CUDA в графических процессорах NVIDIA Tesla. Исправление ошибок является этапом предварительной обработки во многих инструментах для сборки фрагментов ДНК и представляет огромную пользу для новых устройств для создания последовательностей с широкой пропускной способностью.

Закачка и установка

• Скачать CUDA-EC
• Инструкции по установке и руководство пользователя находятся в скачиваемой папке

Данные тестов производительности

ПО CUDA-EC, запущенное на одном Tesla C1060 GPU, почти в 20 раз быстрее, чем Euler-SR, работающее на x86 CPU. Благодаря этому вместо часов на CPU вы затрачиваете минуты при работе с GPU. Предоставленные на диаграмме ниже данные отражают коэффициент ошибок 1%, 2% и 3%, обозначенный как A1, A2, A3 и так далее для 5 различных примеров генома.

Техническая документация

• "Ускорение исправления ошибок в данных короткого считывания последовательностей ДНК при помощи CUDA, Х. Ши и другие (H. Shi et al): Международный воркшоп, посвященный высокопроизводительной вычислительной биологии (HiCOMB 2009)
• "Алгоритм параллельного исправления ошибок в объемных данных короткого считывания при помощи графического аппаратного обеспечения с поддержкой CUDA, Х. Ши и другие (H. Shi et al): появится в Журнале вычислительной биологии
• Другие публикации, посвященные ускорению приложений в области био-информатики при помощи GPU

Форумы

• Сообщества по вычислениям на GPU на сайте GPUcomputing.net

Представлены в качестве настольных персональных решений для супервычислений, способных превзойти 32-нодовый CPU кластер, или кластерного решения, обеспечивающего производительность традиционного суперкомпьютера для ресурсоемких задач при стоимости в 1/10 и потреблении электричества в 1/20. Построенные на основе революционной архитектуры CUDA решения созданы для ускорения научных вычислений.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ КОНФИГУРАЦИЯ АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Конфигурация настольного компьютера	Конфигурация центра обработки данных
GPUs 1 вычислительный Tesla C1060 GPU (CUDA-EC пока поддерживает только один) CPU и основная память 2.33 GHz x86 CPU >8 GB (4 GB основной памяти на каждый Tesla C1060 GPU)	применимо (CUDA-EC пока не поддерживает MPI)

РЕШЕНИЯ ДЛЯ РАБОЧИХ СТАНЦИЙ ПЕРСОНАЛЬНЫЙ СУПЕРКОМПЬЮТЕР TESLA Для персональных супервычислений за вашим рабочим столом Подробнее >		РЕШЕНИЯ ДЛЯ ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ КЛАСТЕРЫ НА TESLA GPU Для вычислений на массивных установках Подробнее >