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CUDA-EC en las GPUs Tesla

CUDA-EC utiliza el cálculo paralelo para la corrección rápida de errores de secuenciación producidos en lecturas cortas. Corrige los errores de secuenciación de los datos procedentes de lecturas cortas a alta velocidad ( high-throughput short-read o HTSR) y acelera esas lecturas aprovechando la enorme capacidad de cálculo paralelo de las arquitectura CUDA contenida en las GPUs NVIDIA Tesla. La corrección de errores es un paso de procesamiento preliminar para numerosas herramientas de ensamblaje de fragmentos de ADN y resulta muy útil para las nuevas máquinas de secuenciación a gran escala.

Descarga e instalación

• Descarga de CUDA-EC
• Las instrucciones de instalación y la guía de uso se incluyen en la descarga del software.

Datos de rendimiento

CUDA-EC ejecutada en una GPU Tesla C1060 es hasta 20 veces más rápida que el ensamblador Euler-SR ejecutado en una CPU x86. Esto reduce el tiempo de cálculo de minutos a segundos al pasar de la CPU a la GPU. Los datos del gráfico son tasas de error del 1%, 2% y 3% indicadas por A1, A2, A3 y los sucesivos valores para 5 genomas de referencia diferentes.

Artículos técnicos

• "Aceleración de la corrección de errores de lecturas cortas a alta velocidad en datos de secuenciación del ADN con CUDA, H. Shi et al: Simposio internacional sobre Biología Computacional de Alto Rendimiento (HiCOMB 2009)
• "Algoritmo de cálculo paralelo para la corrección de errores de datos de lecturas cortas a alta velocidad en hardware gráfico con tecnología CUDA, H. Shi et al: próxima publicación en la revista "Journal of Computational Biology"
• Más publicaciones sobre la aceleración de aplicaciones de bioinformática en la GPU

Foros de discusión

• Comunidades de GPU computing en GPUcomputing.net

Las encontrará en forma de superordenador personal de sobremesa, capaz de mejorar el rendimiento de un cluster de CPUs de 32 nodos, o en forma de cluster, que puede superar el rendimiento de una supercomputadora convencional por una décima parte de su precio y una vigésima parte de su consumo de energía. Son soluciones basadas en la revolucionaria arquitectura CUDA y han sido diseñadas para acelerar el avance de las ciencias computacionales.

CONFIGURACIÓN DE HARDWARE RECOMENDADA

Configuración para sistema de sobremesa	Configuración para CPD
GPUs 1 GPU de cálculo Tesla C1060 (de momento, CUDA-EC sólo admite una GPU) CPU y memoria principal CPU x86 de 2,33 GHz >Más de 8 GB (4 GB de memoria principal por GPU Tesla C1060)	No aplicable (CUDA-EC aún no está preparada para MPI)

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