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CUDA-EC sur les GPU Tesla
CUDA-EC est un outil parallèle très rapide permettant de corriger les erreurs de séquençage des données HTSR. CUDA-EC corrige les erreurs de séquençage des données HTSR et accélère les simulations correspondantes en exploitant les avantages de CUDA, l’architecture massivement parallèle des GPU NVIDIA Tesla. La correction d’erreurs et une étape incontournable en matière de prétraitement pour de nombreux outils d’assemblage ADN. C’est également une caractéristique exploitée par les nouvelles machines de séquençage à haut débit.
Téléchargement et installation
- Téléchargement de CUDA-EC
- Les instructions d’installation et d’utilisation sont incluses avec les fichiers à télécharger.
Données de benchmark
CUDA-EC est jusqu’à 20 fois plus rapide avec un seul GPU Tesla C1060 que Euler-SR avec un CPU x86. En passant d’une configuration basée sur le CPU à une configuration basée sur un ou plusieurs GPU, les temps de calcul passent ainsi de plusieurs minutes à quelques secondes. Les données présentées dans le tableau ci-dessous présentent des taux d’erreur de 1%, 2% et 3% (signalés par A1, A2, A3, et ainsi de suite) pour 5 génomes de référence différents.
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Dossiers techniques
- "Accélération avec CUDA de la correction d’erreurs dans les données HTSR de séquençage ADN, H. Shi et al : conférence "International Workshop on High Performance Computational Biology" (HiCOMB 2009)
- "Algorithme parallèle de correction d’erreurs pour les données HTSR grâce aux solutions graphiques compatibles avec CUDA, H. Shi et al : publication prévue dans le Journal of Computational Biology
- Publications complémentaires sur l’accélération des applications de bio-informatique via les GPU
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SOLUTIONS GPU
Nos solutions de calcul par le GPU sont disponibles sous la forme d’un supercalculateur personnel de bureau surpassant les performances d’un cluster de CPU à 32 cœurs, ou sous la forme d’un cluster délivrant les performances d’un supercalculateur avancé, pour 1/10ème de son prix et 1/20ème de sa consommation. Basées sur l'architecture révolutionnaire CUDA, ces solutions sont conçues pour accélérer les avancées de l’informatique scientifique.
CONFIGURATION MATÉRIELLE RECOMMANDÉE
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