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CUDA- MEME sur les GPU Tesla

CUDA-MEME est un logiciel de recherche de motifs basé sur MEME (version 3.5.4). MEME est accéléré grâce à CUDA, l’architecture massivement parallèle des GPU NVIDIA Tesla.

Téléchargement et installation

• Téléchargement de CUDA-MEME
• Les instructions d’installation et d’utilisation sont incluses avec les fichiers à télécharger.

Données de benchmark

CUDA- MEME est jusqu’à 23 fois plus rapide avec un seul GPU Tesla C1060 que MEME 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 heures à quelques secondes. Le tableau ci-dessous présente le modèle OOPS (une occurrence par séquence) avec 4 blocs de données.

Dossiers techniques

• "CUDA-MEME : accélération grâce aux GPU CUDA de la recherche de motifs dans les séquences biologiques, Y. Liu, B. Schmidt, W. Liu, D. Maskell : dossier publié dans "Pattern Recognition Letters", édition d’octobre 2009
• "GPU-MEME : utilisation de nouvelles solutions graphiques pour accélérer la recherche de motifs dans les séquences ADN, C. Chen et al : dossier publié dans "Lecture Notes in Computer Science", volume 5265, 2008
• Publications complémentaires sur l’accélération des applications de bio-informatique via les GPU

Forums de discussion

• Communautés de calcul par le GPU sur GPUcomputing.net

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

Stations de travail de bureau	Centres de données
GPUs 1 GPU de calcul Tesla C1060 (la version CUDA d’MEME supporte pour l’instant un seul GPU) CPU y memoria principal CPU x86 à 2,33 GHz Plus de 8 Go de mémoire (4 Go de mémoire principale par GPU Tesla C1060)	Non applicable (la version CUDA d’MEME n’est pas encore compatible avec MPI)

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