Abstract-Next-generation, hög-genomströmning sekvenser är nu kapabla att producera hundratals miljarder av korta sekvenser (avläsningar) på en enda dag. Uppgiften att noggrant kartlägga avläsningarna tillbaka till ett referensgenom är av särskild betydelse eftersom det används i flera andra biologiska tillämpningar, t.ex. genomet re-sekvensering, DNA-metylering och ChiP-sekvensering. På en persondator (PC) kräver den beräkningsintensiva kortlästa kartläggningsuppgiften för närvarande flera timmar att utföra medan man arbetar med mycket stora uppsättningar avläsningar och genom. För att påskynda denna uppgift krävs parallell databehandling. Bland de nuvarande parallella datorplattformarna ger grafikprocessorn (GPU) massivt parallell beräkningsproffs som håller löftet om att accelerera vetenskapliga tillämpningar till låg kostnad. I detta dokument föreslår vi GPU-RMAP, en massivt parallell version av RMAP kortlästa kartverktyg som är mycket optimerad för NVIDIA-familjen av GPU:er. Vi utvärderar sedan GPU-RMAP genom att kartlägga miljontals syntetiska och verkliga avläsningar av varierande bredder på myggan (Aedes aegypti) och mänskliga genom. Vi diskuterar också effekterna av olika indataparametrar, såsom läsbredd, antal avläsningar och kromosomstorlek, på GPU-RMAP:s prestanda. Vi visar sedan att trots att använda konventionellt "slower" men GPU-kompatibel binär sökning algoritm, GPU-RMAP överträffar den sekventiella RMAP genomförande, som använder "snabbare" hashing teknik på en PC. Vår GPU-implementering av dataparallell resulterar i imponerande uppfarter på upp till 14,5 gånger för kartkärnan och upp till 9,6 gånger för den totala programexekveringstiden över den sekventiella RMAP-implementationen på en traditionell PC.
En GPU optimerad version, som använder GPU-kompatibel binär sökning i stället för original hashing teknik, av RMAP införs i REF.
GPU-RMAP: Accelerating Short-Read Mapping on Graphics Processors
{'venue': '2010 13th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering', 'journal': '2010 13th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}