| 研究概要 |
本研究は、コンピュータにおいて描画処理を担うプロセッサであるGPUを一般物理計算に用いる技術であるGPGPU (General Purpose computation on GPU)を配列解析に導入することにより、低コストで高速な塩基配列解析環境を実現することを目的としている。
今年度は、昨年度開発した細粒度並列化と粗粒度並列化を組み合わせたペアワイズ比較(Smith-Waterman algorithm : SWA)プログラムの更なる高速化を目指した。主に、GPUのもつ演算ユニットをより効率よく利用出来るようにアルゴリズムを修正した。その結果、昨年度の実装と比較して、配列長が500bp程度と短い場合には約7倍、配列長が5,000bp程度と比較的長い場合には約4倍の高速化を達成した。配列長が短い方が高い性能向上となるのは、演算ユニットの利用率がより高まることに起因する。一方、カイコとコクヌストモドキ間の遺伝子総当たり比較では、GPUとしてNVIDIA社 Tesla C1060、及び、GeForce GTX 480を使用した場合では逐次実行型SW(実行環境:INTEL XEON(E5502)1.87GHz)と比較して、それぞれ211.6倍、354.6倍高速であった。このように、GPGPU版SWは逐次実行型SWと比べて大幅な性能向上を達成していることが確認された。NVIDIA Tesla C1060とGeForce GTX480による処理速度の差は主にコア数の違いであると考えられるが、GeForce GTX480の市場価格は3万円台であるため、価格に対する性能向上は非常に高く、GPGPUにより低コストで高速な配列解析環境が実現可能であることが示された。作成したプログラムの配布に向け、各種のパラメータを変更可能とする等、プログラムの改良を進めた。
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