Bakgrund: Smith-Waterman algoritmen är ett av de mest använda verktygen för att söka biologiska sekvensdatabaser på grund av dess höga känslighet. Tyvärr, Smith-Waterman algoritmen är computationally krävande, vilket ytterligare förvärras av den exponentiella tillväxten av sekvensdatabaser. Den senaste utvecklingen av många huvudarkitekturer, och deras tillhörande programmeringsgränssnitt, ger en möjlighet att påskynda sekvensdatabassökningar med hjälp av allmänt tillgänglig och billig hårdvara. Hittar: Vår CUDASW++ implementation (markerad på en GPU NVIDIA GeForce GTX 280 grafikkort och en dual-GPU GeForce GTX 295 grafikkort) ger en betydande prestandaförbättring jämfört med andra allmänt tillgängliga implementationer, såsom SWPS3, CBESW, SW-CUDA och NCBI-BLAST. CUDASW++ stöder frågesekvenser av längd upp till 59K och för frågesekvenser som sträcker sig i längd från 144 till 5.478 i Swiss-Prot-utgåva 56.6, den en-GPU-versionen uppnår en genomsnittlig prestanda på 9.509 GCUPS med en lägsta prestanda på 9,039 GCUPS och en högsta prestanda på 9,660 GCUPS, och den dubbla-GPU-versionen uppnår en genomsnittlig prestanda på 14.484 GCUPS med en lägsta prestanda på 10.660 GCUPS och en högsta prestanda på 16.087 GCUPS. Slutsats: CUDASW++ är allmänt tillgänglig programvara med öppen källkod. Det ger en betydande prestandaförbättring för Smith-Waterman-baserade proteinsekvensdatabas sökningar genom att fullt ut utnyttja den beräknade kapaciteten hos allmänt använda CUDA-aktiverade lågkostnads GPU:er.
CUDASW++ 1.0 slutför alla Smith-Waterman beräkningar på GPUs genom att fullt ut utnyttja den sammanlagda kraften hos flera G200 (och högre) GPUs REF.
CUDASW++: optimizing Smith-Waterman sequence database searches for CUDA-enabled graphics processing units
{'venue': 'BMC Research Notes', 'journal': 'BMC Research Notes', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}