GPU加速生物序列比对分析-Nvidia
GPU加速的生物序列比对
４２２计算机辅助设计与图形学学报第２２卷哥４２君徊口３数据库串６０６ｌ６２６３６４一■一■一■一■一、ＩＶ、．，、‘’、‘Ｔ。
＼’一●一●一、ＩＴ、Ｔ、Ｖ、，·／一●一●一■一、，、．■、Ｔ、ＩＶ●一●一●一■，、，、．Ｔ、．Ｖ一●一’一■一●一匹配值矩阵董兀图１ＳＷ算法的数据依赖关系２．２Ｗａｖｅｆｒｏｎｔ算法ｗａｖｅｆｒｏｎｔ（ｗＦ）算法改变了传统ＳＷ算法计算匹配值矩阵Ｈ先行后列或先列后行的计算方式，转变成从日的左上角开始按对角线的方向迭代，每次计算反对角线上的所有矩阵单元，如图２所示．根据图１所示的数据依赖关系可知，反对角线上所有矩阵单元具有数据独立性，可进行并行计算．若直接使用ＷＦ算法会产生大量的通信开销，因为每计算一个单元需传人上方、左方和左上方３个单元的数值，通信计算比率达到３：１．／／／／／／／／／／／／≯７／／／／／／／／／／≯／／／／／／／／＼／／夕彳／／／／／／／／≯／／／／／／／／７Ｉ／／，／／／／／７ｌ，／／／／／＼／／／／＼／／／、／／、／、ｊ＼匹配值矩阵盥元图２ＷＦ算法不意图２．３ＴＷＦ算法ＴｗＦ算法可以有效地解决ｗＦ算法存在的问题，该算法在生物计算领域已得到广泛的应用口引．Ｍａｒｔｉｎｓ等［１们率先利用ＴｗＦ算法的思想实现多线程并行计算．ＴＷＦ在ＷＦ算法的基础上将多个矩阵单元合并为一个ｔｉｌｅ，以减少通信的开销．传统的ｔｉｌｅ合并都是按照方形或矩形的方式，即合并ｒ×ｃ矩阵单元为一个ｔｉｌｅ，完成整个ｔｉｌｅ的计算需要传人ｔｉｌｅ左方ｒ个单元、上方ｃ个单元和左上方１个单元，共（ｆ＋ｒ＋１）个数据单元．例如合并４×４个单元为一个ｔｉｌｅ，计算该ｔｉｌｅ需要９＝（４＋４＋１）个数据值．如果按照这种方式合并，通信计算比率从３：１降到９：１６，减少了８１蝌”］．ＴｗＦ算法的实现方式如图３所示，一个ｔｉｌｅ由ｒ×ｃ个矩阵单元组成，一次循环迭代可完成反对角线上一排ｔｉｌｅｓ的计算．图３ＴＷＦ算法实现示意图３ＤＴＷＦ算法３．１相关概念１）ｋｅｒｎｅｌ．表示ＣＵＤＡ在ＧＰＵ端执行的甬数．２）线程块．一个线程块包含多个线程，各线程之间必须相互独立，能够以任意顺序执行．本文假设每个线程块由丁Ｈ—Ｎ个线程组成．３）ＳＭ．ＳＭ在硬件中创建、管理和执行并发线程，而调度开销保持为０．每个线程块只能在一个ＳＭ上运行，一个ＳＭ上可运行多个线程块．３．２算法概述虽然ＴＷＦ算法的实现大大减少了通信开销，但未能充分利用ＧＰＵ的并行处理能力．例如，当计算ｔｉｌｅ左上角的第一个单元时，ＴＨ—Ｎ个线程中只有一个线程参与运算，造成了资源的浪费．为迸一步提高线程的利用率，本文在ＴＷＦ算法的基础上提出一种新的算法——ＤＴｗＦ算法．该算法以菱形分块代替传统ｔｉｌｅｓ的方形分块，所有线程都参与每次迭代的运算，充分利用了ＧＰＵ的并行处理能力．ＤＴＷＦ算法的实现如图４所示，设定ｔｉｌｅ的大小为ＴＨ—Ｎ×ＴＨ—Ｎ，每个线程块负责计算一行ｔｉｌｅｓ，同一种颜色的ｔｉｌｅｓ表示由不同的线程块在同一循环迭代中并行执行；计算顺序与ＴｗＦ算法一样从左上角开始，按对角线方向迭代．不同颜色的线程块之间需要块问同步［６］．图４ＤＴＷＦ算法实现示意图第３期林江，等：ＧＰＵ加速的生物序列比对４２３此外，按照ＷＦ算法完成每个ｔｉｌｅ的计算，线程块中的每个线程对应并负责按ｔｉｌｅ的一行矩阵单元．计算同样大小（ＴＨ～ＮｘＴＨ—Ｎ）的方形ｔｉｌｅ和菱形ｔｉｌｅ，方形ｔｉｌｅ的循环次数为（２×ＴＨ—Ｎ一１）次，而菱形ｔｉｌｅ只需ＴＨ—Ｎ次，如图５所示．每次循环迭代线程块中的所有线程，完成当前反对角线上所有矩阵单元（同种颜色）的并行计算．图５方形ｔｉｌｅｓ与菱形ｔｉｌｅｓ的ＷＦ算法应用３．３计算步骤每个线程块计算一个ｔｉｌｅ分为４个步骤：Ｓｔｅｐｌ．在计算一个ｔｉｌｅ开始之前，线程块需要把相关的数据从全局内存和纹理内存（相似度矩阵ｚ）传人共享内存．Ｓｔｅｐ２．线程块利用共享内存和寄存器完成对ｔｉｌｅ中所有矩阵单元的计算，线程块中的每个线程保存一位其计算过的矩阵单元对应的最大匹配值．Ｓｔｅｐ３．线程块把计算出的ｔｉｌｅ的最后一行数据传输到全局内存，供下方的ｔｉｌｅ使用；保留最右一列数据在共享内存，供右方的ｔｉｌｅ使用．因为同一行上相邻的２个ｔｉｌｅｓ是由同一线程块在２次相邻的循环迭代中完成计算，所以无需全局内存参与数据传输．在块间数据传输方面，降低了５０％的数据通信量，数据传输模式如图６所示．Ｓｔｅｐ４．当完成一个ｔｉｌｅ的计算后，利用树形算法在线程块所有线程保存的值中取得ｔｉｌｅ最大匹配值．图６数据传输模式３．４分批处理由于ＧＰＵ计算资源有限，ｋｅｒｎｅｌ一次只能运行一定数目的线程块，所以当一个ＳＭ并发运行多个线程块时很容易导致死锁的发生，其原因是ＳＭ中的当前活动线程块会阻塞等待另一个未调度线程块的消息．为此，最有效的解决方案是一个ＳＭ一次只处理一个线程块［６］．设ＳＭ的数量为ＳＭ—Ｎ，数据库串的ｔｉｌｅｓ块数为ＤＢ—Ｎ，因此执行一次ｋｅｒｎｅｌ最多只能有ＳＭ—Ｎ个线程块参与运行，能处理的查询串的最大长度为ＳＭ－Ｎ×ＴＨ—Ｎ个字符．对于长度超过５Ｍ＿Ｎ×丁Ｈ—Ｎ的查询串需要进行分批处理，即通过多次执行ｋｅｒｎｅｌ完成对所有字符的匹配，如图７所示．其中间结果保存在ＧＰＵ的全局内存，用以完成各相邻批次间的数据通信．图７分批处理３．５取最大值由于序列比对的匹配值矩阵Ｈ由多线程块并行计算，因此对全局最大匹配值的修改需要采用原子操作，而原子操作会极大影响程序的运行效率．为了减少原子操作次数，本文采用树形算法来提高程序的效率：１）线程块中的每个线程在共享内存中保存其负责计算的所有矩阵单元中的最大匹配值；２）待计算完整个ｔｉｌｅ后，利用ＧＰＵ多线程的并行性，采用树形算法获取ｔｉｌｅ的最大值；３）每个ｔｉｌｅ的最大值与全局最大值作原子操作比较，并完成最大值更新．树形算法实现如图８所示，每个数据单元与比ｌ２ｉ＋ｌｉ＋２２ｆＬ—ｌｌｌ人ｌｌ尹１ｌ厶丫ｌＨＩ图８树形算法实现示意图GPU加速的生物序列比对作者：林江， 唐敏， 童若锋作者单位：浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027刊名：计算机辅助设计与图形学学报英文刊名：JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS年，卷(期)：2010,22(3)1.查看详情2.Needleman S B,Wunsch C D.A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins[J].Journal of Molecular Biology,1970,48(3):443-4533.唐敏;Chou S C;董金祥GPU上的非侵入式风格化渲染[期刊论文]-计算机辅助设计与图形学学报 2005(12)4.Smith T F,Waterman M S.Identification of common molecular subsequences[J].Journal of Molecular Biology,1981,147(1):195-1975.Martins W S;Cuvillo J B D;Useche F J A multithreaded parallel implementation of a dynamic programming algorithm for sequence comparison 20016.Altschul S F,Madden T L,Schffer A A,et al.Gapped BLAST and PSI-BLAST:a new generation of protein database search programs[J].Journal of Nucleic Acids Research,1997,25(17):3389-34027.Aji A M;Feng W C;Blagojevic F Cell-SWat:modeling and scheduling wavefront computations on the cell broadband engine 20088.Pearson W R,Lipman D J.Improved tools for biological 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什么是GPU加速如何利用它提升电脑形性能
什么是GPU加速如何利用它提升电脑形性能什么是GPU加速如何利用它提升电脑形性能近年来，随着科技的不断发展，计算机技术的进步极大地推动着各行业的发展。
而在电脑性能提升的过程中，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）的加速技术发挥了重要的作用。
本文将介绍什么是GPU加速，以及如何利用它来提升电脑的性能。
一、什么是GPU加速GPU加速是指利用GPU进行计算任务处理的技术。
传统计算机的中央处理器（CPU）负责处理大部分的计算任务，包括图形渲染、音视频编解码等。
然而，由于CPU的设计初衷并非用于图形计算，因此在处理大规模图形计算任务时效率相对较低。
与CPU不同，GPU被设计出来专门用于处理图像和图形计算任务。
它拥有大量的处理核心，能够并行处理大规模的图形计算任务，因此在图形渲染、视频编辑、3D建模等方面表现出色。
基于这一特点，研究人员开始将GPU引入普通计算任务中，以加快计算过程。
二、GPU加速的原理GPU加速的原理主要是通过将计算任务分解成多个小任务，然后由GPU中的处理核心并行执行这些小任务。
相比于单一的CPU核心串行执行任务，GPU的并行处理能力使得计算速度大幅提升。
在利用GPU进行加速时，首先需要将计算任务中的部分步骤转化为可以并行处理的形式。
然后，通过使用并行计算框架如CUDA （Compute Unified Device Architecture）、OpenCL（Open Computing Language）等，将这些任务分发给GPU的处理核心进行运算。
最后，将GPU计算的结果送回CPU进行进一步的处理和显示。
三、如何利用GPU加速提升电脑性能1. 查看系统配置：首先需要确定电脑是否配置有独立的GPU，以及该GPU的型号和性能。
在Windows系统中，可以通过按下Win + R键打开运行窗口，输入“dxdiag”来查看系统配置。
在Mac系统中，可以通过点击左上角的苹果标志，选择“关于本机”来查看系统信息。
想要使用GPU进行加速？那你必须事先了解CUDA和cuDNN
想要使⽤GPU进⾏加速？那你必须事先了解CUDA和cuDNN这⼀期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度⼤⼤加快，在正式的下载与安装之前，⾸先⼀起学习⼀下预导知识，让⼤家知道为什么使⽤GPU可以加速对图像的处理和计算，以及⾃⼰的电脑是否可以使⽤GPU加速。
写在前⾯：在深度学习中，我们常常要对图像数据进⾏处理和计算，⽽处理器CPU因为需要处理的事情多，并不能满⾜我们对图像处理和计算速度的要求，显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的，GPU特别擅长处理图像数据，⽽CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡⼚商NVIDIA推出的运算平台。
CUDA™是⼀种由NVIDIA推出的通⽤并⾏计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并⾏计算引擎，安装cuda之后，可以加快GPU的运算和处理速度。
什么是显卡？显卡（Video card，Graphics card）全称显⽰接⼝卡，⼜称显⽰适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之⼀。
显卡作为电脑主机⾥的⼀个重要组成部分，是电脑进⾏数模信号转换的设备，承担输出显⽰图形的任务。
显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显⽰器显⽰出来，同时显卡还是有图像处理能⼒，可协助CPU⼯作，提⾼整体的运⾏速度。
对于从事专业图形设计的⼈来说显卡⾮常重要。
民⽤和军⽤显卡图形芯⽚供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。
现在的top500计算机，都包含显卡计算核⼼。
在科学计算中，显卡被称为显⽰加速卡。
什么是显存？也被叫做帧缓存，它的作⽤是⽤来存储显卡芯⽚处理过或者即将提取的渲染数据。
如同计算机的内存⼀样，显存是⽤来存储要处理的图形信息的部件。
显卡、显卡驱动、CUDA之间的关系显卡：（GPU），主流是NVIDIA的GPU，因为深度学习本⾝需要⼤量计算。
NAMD GPU及MIC加速部件下性能分析
NAMD GPU及MIC加速部件下性能测试及分析张丹丹上海超级计算中心201203摘要文中对分子动力学计算软件NAMD在加速部件NVIDIA GPGPU和Intel® Xeon® Phi™上的性能进行了测试及分析，并与Intel SandyBridge处理器下性能进行了对比。
结果发现，在混合加速部件模式下，NAMD可获得2倍以上加速；CPU+K20m混合架构相比CPU+MICs 能获得更好性能；Xeon® Phi™集群模式下每节点8个进程可获得更好性能。
关键字加速部件，GPU，Xeon Phi，NAMD1.引言加速部件计算是HPC的革新，混合加速部件的系统，能提供更好性能和更高能效比。
加速部件系统也是目前大规模HPC系统和领先高性能计算的主要形式。
NAMD[1]为分子化学领域的科研人员提供各类规模的分子模拟。
NAMD采用经验力场，通过数值求解运动方程计算原子轨迹，预测生物分子的动力学行为和重要性质。
同时，NAMD加载charm++并行软件中的运行库，利用分子之间相对独立的微粒特性，将任务并行分配到集群中。
分子动力学计算包括了计算每个时间步所有原子间力、演化及迁移，利用这个力更新原子的位置和速度。
这个迁移过程相对力的计算来说花的时间较少，而且是局部的计算。
分子间力的计算可广泛地分成2类：成键作用力和非成键作用力计算，非成键作用力的计算时间占据整个计算时间的80%~95%[2]。
NAMD已可运行于大规模计算集群系统，随着加速部件技术在大规模计算集群中的应用，NAMD也相继提供了支持NVIDIA GPGPU及Intel® Xeon® Phi™的版本，将计算密集部分-原子间非成键作用力计算移植到加速部件上完成。
文中选取当前最新的加速部件，测试NAMD的性能表现。
后续章节安排如下，第二部分介绍测试环境及测试方法；第三部分介绍测试的结果及结果分析；第四部分为本文结论。
2024年度-并行程序设计导论课件
并行图算法
02
如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，通过并行处理图
数据结构中的节点和边来加速图算法的执行。
并行矩阵运算
03
如矩阵乘法、矩阵转置等，通过并行处理矩阵中的元素来实现
高性能计算。
10
03
并行编程模型与语言
11
共享内存编程模型
原理
多个线程或进程共享同一块内存空间，通过 读写共享变量实现通信和同步。
8
并行算法设计策略
01
任务并行
将问题分解为多个独立任务，并 行执行。
数据并行
02
03
流水线并行
对数据进行分块，并行处理每个 数据块。
将问题分解为一系列阶段，每个 阶段处理一部分数据，并行执行 不同阶段。
9
经典并行算法案例解析
并行排序算法
01
如归并排序、快速排序等，通过并行比较和交换元素实现排序
加速。
生物信息学与基因测序
GPU加速计算在生物信息学和基因测序领域的应用日益增多，能够加 快基因序列比对和分析的速度，促进生物医学研究的发展。
天体物理模拟与宇宙探索
GPU加速计算在天体物理模拟和宇宙探索领域的应用也越来越广泛， 能够加快模拟速度，提高研究效率。
27
07
并行程序性能优化方法与实践
28
性能评价指标与方法
04
云计算
提供基础设施、平台和软件即服务。
22
MapReduce编程模型简介
MapReduce定义
一种编程模型，用于处理和生成大数据集，由 Map和Reduce两个阶段组成。
Reduce阶段
对中间结果中相同键的数据进行聚合操作，生成 最终结果。
GPU加速的生物序列比对
GPU加速的生物序列比对章节一：引言介绍生物序列比对的重要性及其在生物学、医学等领域中的应用。
同时介绍GPU加速在生物序列比对中的应用以及本篇论文所要研究的内容。
章节二：相关技术与理论介绍生物序列比对的基本算法及其优化方法。
详细介绍GPU加速的原理和实现方法，并比较CPU与GPU在生物序列比对中的优缺点。
章节三：算法改进与实现提出一种新的生物序列比对算法，并结合GPU加速的实现方法进行改进。
同时详细介绍算法的实现和优化过程。
章节四：实验与分析对比新算法在CPU和GPU平台的性能，并分析GPU加速对生物序列比对算法的加速效果。
同时对比新算法与现有算法在不同数据集上的比对结果。
章节五：结论与展望总结本文的研究成果和结论，并展望GPU加速在生物序列比对中的未来发展。
提出未来的研究方向和挑战，为相关研究提供参考。
生物序列比对是生物学、医学等领域中经常使用的一种技术。
通过比对生物序列中的相似性或者差异性，可以提供对生物学进化、生理、遗传、种群学等方面的深入研究。
因此，生物序列比对在疾病诊断、生物工程、新药研发等领域都有着广泛的应用。
生物序列比对的实现方式包括全局比对和局部比对。
全局比对是将两个或多个序列进行整体比对，关注比对序列的所有位置，适用于全基因组数据的比对。
而局部比对是将序列的某一部分进行比对，适用于查找较小区域的变异和重复序列等。
生物序列比对算法的发展可追溯至1981年的Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
随着计算机性能的提高，比对算法的精度和效率得到了极大的提升。
例如，BLAST、FASTA、BWA等软件已经成为生物学领域中应用最广泛的序列比对软件。
随着计算机性能的提高和GPU加速技术的发展，GPU加速在生物序列比对中引起了越来越多的关注。
GPU加速可以利用GPU并行计算的优势来提高计算速度，较CPU具有更高的计算效率和吞吐量。
因此，GPU加速已成为生物序列比对算法优化的重要手段之一。
GPU加速的生物序列比对
关 键 词 ： ｍｉ — ｔｒ ｎ算 法 ； 列 比对 ； ＵＤ Ｓ ｔ Ｗａｅｍａ ｈ 序 Ｃ Ａ 中图 法 分 类 号 ：Ｑ８ １ ４ Ｔ ３ １ １ ． ； Ｐ ９
பைடு நூலகம்
ＧＰＵ ｃ ｌｒ ｔ ｄ Ｂｉ ｌ ｇ ｃ ｌＳ ｑ ｅ ｃ ｉ ｎ ｅ ｔ Ａｃ ｅｅ ａ ｅ ｏ ｏ ｉ ａ ｅ ｕ ｎ ｅ Ａｌｇ ｍ ｎ
Ｌｉ ｉｎ ，Ｔａ ｇＭ ｉ ，ａ ｄ Ｔｏ ｇ Ｒｕ ｆｎ ｎＪａ ｇ ｎ ｎ ｎ ｎ ｏｅ ｇ
（ ｏｌｇ ｏ ｕ ｅ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｚ ｅ ｉ ｎ ｎｖ ｒ ｉ Ｃ ｌｅ ｅ ｆ Ｃ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ａ ｈ ｊ ａ ｇ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ，Ｈａ ｇ ｈ ｕ ３ ０ ２ ） ｔ ｎ ｚ ｏ １ ０ ７
ＧＰ 加 速 的 生 物 序 列 比对 Ｕ
林 江， 敏 童若锋 唐 ，
（ 江 大 学 计 算机 科 学 与 技 术 学 院 杭 州 ３ ０ ２ ） 浙 １ ０ ７
（ ａ ｇ ｒ＠ ｚ ． ｄ ． ｎ ｔ ｎ ｎ ｊ ｅｕ ｃ ） ｕ
—
摘 要 ： 了精 确 高 效 地 进行 生物 序 列 比对 ， 出一 种 Ｇ Ｕ 加 速 的 Ｓ ｔ— ｔｒ ｎ算 法 ． 算 法 使 用 菱 形 数 据 布 为 提 Ｐ ｍｉ Ｗａｅｍａ ｈ 该 局 以 更 充 分 地利 用 Ｇ Ｕ 的并 行 处 理 能 力 ； 用 查 询 串 分批 处 理 技 术 来 支 持 上 百 兆 规 模 的 序 列 比对 ； Ｐ 使 同时 引入 树 形 算法 ， 以优 化 最 大 匹 配值 的计 算 ． 该算 法 在 一 块 Ｎ Ｄ Ａ Ｇｅ ｏｃ Ｔ ８ 将 ＶＩ Ｉ Ｆ ｒｅＧ Ｘ ２５显 卡 上 实 现 ， 使 用 多 组 不 同规 模 的 并 生 物 序 列 进 行 了 比对 实验 ． 实验 结 果 表 明 ， Ｃ Ｕ 上 的 串 行算 法相 比 ， 用 文 中算 法 最 高 可 获 得 １０倍 以 上 的 性 能 与 Ｐ 采 ２
基于CUDA平台的数据库序列比对算法加速
基于CUDA平台的数据库序列比对算法加速
袁竞杰;李叶
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2013(003)002
【摘要】在生物信息学中,数据库序列比对是极为常用的操作,Smith-Waterman 算法是最流行的序列比对算法,精确度高,但是计算复杂度高,在进行大量的序列比对非常耗时.另外,生物技术的发展使得已知的序列数据库变得越来越庞大,这导致进行数据库序列比对所消耗的时间也越来越长,因而有必要加速数据库序列比对算法.NVIDIA提出了CUDA编程架构,相比之前的GPGPU具有更好的可编程性,用户可以更轻松地发掘出GPU强大的计算能力.在CUDA平台上实现了Smith-Waterman的数据库序列比对算法的并行加速,速度优于已有的基于GPU的实现,超过了基于启发式算法的BLAST算法执行速度.
【总页数】6页(P44-49)
【作者】袁竞杰;李叶
【作者单位】中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP37
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2.基于GPU的BWA序列比对算法分析与加速 [J], 海玲;刘俊霞;海志民;刘岩;杨嘉鹏;刘智勇
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4.CUDA兼容图形卡作为BLAST序列比对的有效硬件加速器研究 [J], 胡娅;黄理灿;姚晖
5.基于图形硬件加速的生物序列比对算法研究 [J], 张林;柴惠;沃立科;袁小凤;黄燕芬
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gpu加速
GPU加速什么是GPU加速GPU加速是一种利用图形处理器（Graphic Processing Unit, GPU）来加速计算任务的方法。
传统的计算机处理器（中央处理器，CPU）主要用于处理通用计算任务，而GPU原本用于处理图形和图像相关的任务。
然而，由于GPU拥有并行计算能力高、大规模矩阵计算速度快、能够同时处理大量数据等优势，使得其逐渐成为加速通用计算任务的重要工具。
GPU加速的优势并行计算能力高GPU可以同时处理数百甚至数千个任务，而传统的CPU只能一次处理一个任务。
在并行计算任务中，GPU的计算能力远高于CPU，能够显著缩短计算时间。
大规模矩阵计算速度快在科学计算和数据处理领域，大规模矩阵计算是非常常见的任务。
GPU通过并行计算能力和专门优化的矩阵计算功能，能够以极快的速度执行这些任务。
处理大量数据在大数据时代，处理海量数据是一项重要任务。
GPU的大规模并行处理能力能够快速处理大量数据，提高数据处理效率。
GPU加速应用领域科学计算和数值模拟在科学研究领域，许多计算问题需要进行大规模的数值模拟和计算。
GPU加速能够显著提高科学计算的速度和效率，使得更加复杂和精确的模拟成为可能。
深度学习和人工智能深度学习和人工智能的训练过程需要进行大量的矩阵运算，而GPU的并行计算能力使得深度学习模型的训练速度大大提高。
许多著名的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都提供了GPU加速的支持。
数字图像处理和图形渲染GPU最初用于图形渲染和图像处理，如3D游戏和动画制作等。
利用GPU的高并行计算能力，可以快速处理和渲染复杂的图像和图形。
如何使用GPU加速使用GPU加速库许多编程语言和框架提供了GPU加速的库和工具，使得用户可以方便地在代码中使用GPU进行计算。
例如，CUDA是由NVIDIA开发的一种用于并行计算的GPU加速计算平台和API。
在使用CUDA加速的代码中，开发者可以通过编写GPU核函数来利用GPU的并行计算能力。
基于GPU的生物序列比对工具比较与评价
基于GPU的生物序列比对工具比较与评价基于GPU的生物序列比对工具比较与评价*刘阳, 毛逸清, 李江域, 王小磊, 赵东升+(军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所,北京100850)Comparison and Evaluation of GPU-based Biological Sequence Alignment Tools*LIU Yang, MAO Yi-Qing, WANG Xiao-Lei, LI Jiang-Y u, ZHAO Dong-Sheng+(Institute of Health Service and Medical Information, Academy of Military Medical Sciences, Beijing 100850, China) + Corresponding author: Phn: +86-10-66931123, Fax: +86-10-66931123, E-mail: dszhao@/doc/87163921.html,Abstract: Biological sequence alignment is the basic method in bioinformatics research, and it is also a time-consuming task with the ever increasing volume of biological data. To solve this problem, many existing high-performance computing technologies have been proposed to accelerate the alignment process, among them are cloud computing and GPU computing. Existing acceleration of biological sequence alignment tools using GPU computing overemphasize speed. But other factors such as accuracy, performance per watt, price-performance and programming complexity are omitted. Through the method of literature search, this paper gives a detailed comparison of the sequence alignment tools using GPU computing from the above four perspectives, and further analyzes the usability of the tremendous GPU-based biological sequence alignment tools.Key words: biological sequence alignment; GPU computing; performance per watt; price performance; CUDA摘要: 生物序列比对是生物信息学研究中最基本的研究方法.随着生物序列数据的快速增长,大批量序列比对变得极为耗时.针对这个问题,许多已有的高性能计算技术开始用于加速序列比对过程,这些技术中包括云计算,GPU计算等.已有的基于GPU的生物序列比对工具过分强调速度提升,但是缺少对准确度,性能功耗比,性价比和编程复杂度等方面的考虑.本文通过文献分析的方法,从以上四个角度详细地比较了这些基于GPU的生物序列比对工具,并进一步分析了GPU用于生物序列比对的可用性.关键词: 生物序列比对;GPU计算;性能功耗比;性价比;CUDA中图法分类号: TP301文献标识码: A生物信息学是一门综合了数学,生物学和计算机科学的交叉学科,其主要任务是利用数学和计算机方法从海量生物数据中挖掘出有用的信息,形成知识.在生物信息学研究中,序列比对是最重要的研究手段之一.自从1977年现代测序技术问世以来,海量的生物序列涌现使得传统的序列比对工具如BLAST[1]无法再满足序列比对的需求.而下一代测序(Next Generation Sequencing,NGS)技术的发展使得序列分析面临更加严峻的挑战.下一代测序又称高通量测序,它的一大特点是高通量,如最新的Illumina测序仪HiSeq 2500在‘高输出’(High Output)模式下仅需要11天就能一次性产生600Gb数据,而在‘快速’(Rapid Run) 模式下能在大约27小时内产生120Gb数据[2].如此海量的数据显然超出了中小型实验室的数据处理能力.高通量测序时代的挑战不再是数作者简介: 刘阳(1988－),男,湖北荆门人,硕士研究生,主要研究领域为生物医学高性能计算, 通信地址:北京市海淀区太平路27号,邮政编码:100850,联系电话:135********,电子信箱:liuyang@/doc/87163921.html,,论文所属领域:GPU计算在生物信息学中的应用.据产生,而是数据存储,处理和分析.为了解决海量生物序列数据分析的挑战,研究人员开始借鉴计算机领域已有的高性能计算技术如并行计算,分布式计算,异构计算等来满足自己的研究需求.GPU计算是高性能,高能效的异构计算解决方案,与CPU相比,GPU具有更高的运算速度和存储带宽,因此更适合于计算密集型的任务.2007年,英伟达(NVIDIA)公司推出的GPU计算编程模型CUDA(Compute Unified Device Architecture)降低了GPU编程的复杂性,GPU计算开始得到广泛应用.GPU计算已经在生物医学研究中得到了大量应用[3].利用GPU加速生物序列比对在最近几年引起大量关注,许多传统的序列比对工具和算法都在GPU上得以移植实现.然而,为了强调程序的性能,已有的基于GPU的生物序列比对工具都过分强调速度提升,而其他的因素诸如结果的准确度,性能功耗比,性价比和编程复杂度等重要的因素则很少考虑.本文采用文献分析的方法,梳理已有的基于GPU的生物序列比对工具,从以上四个角度详细分析这些序列比对工具,旨在系统地评价基于GPU的生物序列比对工具的可用性.1 研究方法我们选取了目前在GPU上实现的主流的生物序列比对工具,归纳整理文献中测试使用的硬件的信息,对照的CPU版本的生物序列比对工具以及加速比信息,得到结果如表1所示.在加速比计算中,我们将文献中得到的数据进行处理,对于提供了详细测试结果的序列比对工具,我们计算其平均加速比,否则直接采用文献的结果.另外由于部分CPU上实现的序列比对工具能够利用CPU的多核特性,因此我们采用了在CPU上以多线程运行的比对时间来计算其加速比,线程的数目由采用CPU的核心数确定.Table 1Hardware information, CPU-based sequence alignment tools been compared and speedup information 表1硬件信息,对照的基于CPU的序列比对工具以及加速比信息Tools GPUToolsCPU SpeedupMUMmerGPU[4]GeForce 8800 GTX MUMmer Intel Xeon 5160 3.47x-3.79x GPU acceleratedHMMER[5]GeForce 8800 GTX HMMER Unknown 18.3xSW-CUDA[6]GeForce 8800 GTXSSEARCH2.4 GHz Intel Q660015.82x NCBI BLAST 1.24xGSW[7]Tesla C870 SSEARCH 3.2 GHz Pentium 4 8.5x CUDASW++[8]GeForce GTX 280NCBI BLASTIntel Xeon 3.0 GHzdual-core2.02x(BLOSUM62) GeForce GTX 2959.55x(BLOSUM50)3.08x(BLOSUM62)CUDASW++2.0[9]GeForce GTX 280NCBI BLAST2.2 GHzUnknown GeForce GTX 295Intel i7-920 2.67GHz4.39x(BLOSUM50)0.86x(BLOSUM62)Ling’simplementation[10]GeForce 8800 GTX NCBI BLASTP Pentium4 3.4 GHz 2.2x GPU-BLAST[11]Tesla C2050 NCBI BLASTPsix-core1.5xCUDA-BLASTP[12]GeForce GTX 280NCBI BLASTPIntel Quad-Corei7-920 2.66 GHz2.1x GeForce GTX 295 2.9xSOAP3[13]GeForce GTX 580BWA3.07 GHz quad-core7.5xBowtie20x(3 mismatches)2.7x-3.0x(0-2 mismatches)BarraCUDA[14]Tesla C2050 BWA Intel Xeon X5670 1.1x 以上的序列比对工具根据实现技术的不同可以分为不同的类别.Smith-Waterman算法[15]采用动态规划的思想进行序列比对,其能够得到最优解,因此往往作为其他比对工具的金标准.SW-CUDA,GSW,CUDASW++, CUDASW++2.0是Smith-Waterman算法在GPU上的实现.HMMer采用隐马尔可夫模型来加速比对.Smith- Waterman算法之后的序列比对工具均牺牲精度采用辅助数据结构来加速比对,根据采用的数据结构的不同,可以归为基于哈希表和基于后缀树两类.NCBI BLAST基于哈希表,是目前广泛使用的生物序列比对工具.Ling’s implementation,GPU-BLAST,CUDA-BLAST是其在GPU 上的实现.MUMmer[16]和短串比对工具如BWA[17]与Bowtie[18]是基于后缀树或者后缀树的扩展来加速比对.MUMmerGPU和BarraCUDA分别是MUMmer和BWA在GPU 上的实现.多数文献中没有提供准确度数据,我们根据算法的实现来确定其准确度.性能功耗比的比较采用PPW GPU+CPU /PPW CPU 来度量,PPW(Performance per watt)即性能功耗比. PPW GPU+ CPU /PPW CPU 的计算公式如下:/()/()GPU CPU CPU CPU GPU CPU PPW PPW speedup P P P+=*+(1)P GPU 为GPU 的功耗,P CPU 为CPU 的功耗, speedup 为加速比. 因为GPU 计算是异构计算解决方案, 基于GPU 的序列比对工具需要在CPU 上完成部分计算，因此采用GPU 与CPU 总功耗进行计算.性价比的比较采用PPR GPU+System /PPR System 来度量,这里PPR(price / performance ratio)为价格性能比.PPR GPU+System /PPR System 的计算公式如下:/(Pr Pr )/(Pr )GPU System System GPU Sys Sys PPR PPR speedup +=+* (2)Pr GPU 为GPU 的价格,Pr Sys 为系统的价格,speedup 为加速比.性价比与性能功耗比计算不同的地方是它将包含CPU 的计算机器作为整体考虑,因此PPR GPU+System /PPR System 实际上是度量不含GPU 计算卡的机器在增加了GPU 卡后带来的性能提升量与价格增加量的关系.编程复杂度很难提供直接的量化数据,代码量等只能作为定性的指标.这里我们采用GPU 计算的普及程度从侧面反映编程的复杂程度.2 结果与讨论2.1 结果分析 2.1.1 准确度基于GPU 的序列比对工具的准确度信息如表2所示.Table 2 Accuracy of GPU-based sequence alignment tools表2 基于GPU 的序列比对工具准确度GPU-based Tools Accuracy MUMmerGPU与MUMmer 同与HMMER 同 SW-CUDA 与Smith-Waterman 同 GSW 与Smith-Waterman 同 CUDASW++ 与Smith-Waterman 同CUDASW++2.0 与Smith-Waterman 同Ling’s implementation与NCBI BLASTP 同 GPU-BLAST与NCBI BLASTP 同CUDA-BLASTP 查询序列长度大于128时比NCBI BLASTP 准确度高,小于128时比NCBIBLASTP 准确度低SOAP3 比对至多允许4个缺失时,比BWA 和Bowtie 得到更多的结果BarraCUDA与BWA 近似在上面11个序列比对工具的文献中,仅CUDA-BLASTP,SOAP3,BarraCUDA 对准确度进行了相关讨论. SOAP3与BarraCUDA 与基于CPU 的序列比对工具BWA 和Bowtie 具有相似的准确度.CUDA-BLASTP 采用计算ROC(Receiver Operating Characteristic)的方法提供了详细的准确度信息,当查询序列小于128bp 时其准确度比NCBI BLASTP 的准确度稍低.但是与其他的NCBI BLASTP 在GPU 上的实现相比,CUDA-BLASTP 加速效果更好(与CPU 上单线程运行的NCBI BLASTP 相比,能达到10倍加速).这是因为CUDA-BLASTP 为了充分发挥GPU 的并行性能,对NCBI BLASTP 采用的算法进行了修改.除这三个序列比对工具之外,其它的序列比对工具遵循了CPU 版本序列比对工具的实现算法,因此准确度与CPU 版本序列比对工具的准确度一致. 2.1.2 性能功耗比GPU 计算是一种高能效的解决方案,为了评价序列比对工具在GPU 上的性能功耗比,我们从网络[19,20,21]上搜集了文献中使用的各种硬件的功耗信息,如表3所示.Table 3Power dissipations of GPU-based sequence alignment tools 表3 基于GPU的序列比对工具的功耗GPU-based Tools Power dissipationof GPU (watts)CPU-based ToolsPower dissipationof CPU (watts)SpeedupPPW GPU+CPU/PPW CPUMUMmerGPU 145 MUMmer 80 3.47x-3.79x 1.23-1.35 HMMER145 HMMER Unknown 18.3x UnknownSW-CUDA 145SSEARCH10515.82x 6.64 NCBI-BLAST 1.24x 0.52GSW 170.9 SSEARCH 82 8.5x 2.76CUDASW++ 236NCBI BLAST 80/95*6.27x(BLOSUM50)2.02x(BLOSUM62)1.59/1.800.51/0.582893.08x(BLOSUM62) 0.67/0.76CUDASW++2.0 236NCBI BLAST89 Unknown Unknown 289 1304.39x(BLOSUM50)0.86x(BLOSUM62)1.360.27Ling’simplementation145 NCBI BLASTP 84-115** 2.2x 0.81-0.97 GPU-BLAST <=238 NCBI BLASTP 130 1.5x 0.53CUDA-BLASTP 236NCBI BLASTP 1302.1x 0.75 289 2.9x 0.90SOAP3 244BWA95/130*7.5x 2.10/2.61Bowtie 2.7x-3.0x(0-2mismatches)0.76-0.84/0.94-1.04BarraCUDA <=238 BWA 95 1.1x 0.31*根据文献数据,可能有两种功耗的CPU **可能有多种功耗的CPU,给出功耗范围根据前文定义的评价指标, PPW GPU+CPU/PPW CPU值越大,则表示GPU性能功耗比相对CPU越好.当PPW GPU+CPU /PPW CPU值大于1时,可以认为序列比对工具在GPU上比CPU 更节约能源.从表3可以发现,虽然BarraCUDA与SOAP3均用于短串序列比对,但是SOAP3与BWA比较的PPW GPU+CPU/PPW CPU值远大于1,而BarraCUDA的PPW GPU+CPU/PPW CPU值则远小于1.说明SOAP3在GPU上实现是一个不错的选择,而BarraCUDA 则效果一般.在允许0-2个mismatch时，SOAP3与Bowtie相比得到略小于1的PPW GPU+CPU/PPW CPU值，这是由于Bowtie在允许较少mismatch时性能提升显著.Smith-Waterman算法的GPU移植基本都得到大于1的PPW GPU+CPU/PPW CPU值,而NCBI BLASTP的GPU移植的PPW GPU+CPU/PPW CPU值均小于1,原因是Smith-Waterman算法更能充分发挥GPU的并行性.另外,我们还可以发现, 虽然CUDASW++2.0比CUDASW++的比对速度要快(在CUDASW++2.0文献中其与CUDASW++比较的结果),但是CUDASW++比CUDASW++2.0的结果要好,这是由于在CUDASW++2.0测试中NCBI BLAST采用四线程运行,而CUDASW++则至多使用了两线程.CPU的多核特性在一定程度上掩盖了GPU的高性能特点.2.1.3 性价比价格是研究人员容易忽略的因素,对于大型研究机构而言,经费往往不是计算的瓶颈.由于硬件的价格会随着时间改变,我们从Amazon[22]和ZOL[23]搜集文献发表时的硬件价格,结果如表4所示.在计算系统价格时,对于台式机,在CPU的价格上我们额外增加1000美元作为此台式机的其他必需硬件的价格,对于服务器和工作站,额外增加3000美元.Table 4Price of the hardware used in the literatures表4 文献中使用的硬件的价格Tools on GPU Price of GPU($)Tools beingcomparedPrice ofSystem($)SpeedupPPR GPU+System/PPR SystemMUMmerGPU 529 MUMmer 882+3000 3.47x-3.79x 0.30-0.33 GPU acceleratedHMMER449 HMMER Unknown 18.3x UnknownSW-CUDA 449SSEARCH242+100015.82x 0.09 NCBI BLAST 1.24x 1.10GSW 1017.99 SSEARCH 95+1000 8.5x 0.23CUDASW++ 499NCBI BLAST 265+30006.27x(BLOSUM50)2.02x(BLOSUM62)0.180.57 4999.55x(BLOSUM50)3.08x(BLOSUM62)0.120.37CUDASW++2.0 499NCBI BLAST690+1000 Unknown Unknown 499 285+10004.39x(BLOSUM50)0.86x(BLOSUM62)0.321.61Ling’simplementation449 NCBI BLASTP 179+1000 2.2x 0.63 GPU-BLAST 2499 NCBI BLASTP 1779+3000 1.5x 1.02CUDA-BLASTP 499NCBI BLASTP 285+10002.1x 0.66 499 2.9x 0.48SOAP3 429.99BWA335+10007.5x 0.18 Bowtie20x(3 mismatches)2.7x-3.0x(0-2 mismatches)0.070.49-0.44BarraCUDA 2499 BWA 1442+3000 1.1x 1.42 与性能功耗比的度量不同, PPR GPU+System/PPR System值越小,则表示序列比对工具在GPU上实现越经济.当PPR GPU+System/PPR System值小于1时,选择在GPU上实现比在CPU上实现要经济.性价比度量的结果与性能功耗比度量结果稍有不同, 除了BarraCUDA,几乎所有的序列比对工具从价格角度看都比较适合在GPU上实现.另外Smith-Waterman算法的GPU实现比NCBI BLAST的GPU实现具有更高的性价比,同样是受到加速比的影响.2.1.4 编程复杂度从表1中我们可以发现所有基于GPU的序列比对工具使用的都是NVIDIA的显卡,采用CUDA来进行程序的开发.CUDA是C/C++的扩展,虽然降低了GPU编程的复杂度,但是对算法的优化还是具有一定的复杂性. 我们从两个方面来比较在GPU和CPU上开发序列比对工具的编程复杂度.首先,我们比较在GPU上实现的序列比对工具和它基于的CPU上的序列比对工具的出现时间.由于CUDA 在2007年才被提出,我们不考虑2007年之前出现的CPU上的序列比对工具,因此只需要考虑两个序列比对工具.SOAP3与BarraCUDA出现在2012年,而它们对应的CPU 序列比对工具SOAP2和BWA则均在2009年出现,时间间隔三年,与生物信息学应用的云计算移植相比,序列比对工具的GPU化时间延迟较大.另外,维基百科[24]列出了上百种序列比对工具,而其中在GPU上实现的仅仅只有很小的一部分.一个典型的例子如NCBI BLAST,其包含一系列不同功能的序列比对工具.而以上的三个序列比对工具均是蛋白质序列比对工具BLASTP在GPU上的实现,BLASTN的GPU实现目前还没有突出的工作.这从另一个侧面也反映出了CUDA编程的复杂度.2.2 讨论从序列比对工具使用者的角度而言, 在计算时间可以接受的情况下准确度应该优先于速度,基于GPU的序列比对工具都很好地遵循了这一原则.尽管MUMmer和NCBI BLAST等并不是很适合在GPU上移植,但是它们在不损失准确度的情况下,速度还是得到了很大程度的提升,虽然加速性能与Smith-Waterman算法相比还有一定差距.对于大多数序列比对工具而言,从性能功耗比和性价比的角度考虑,GPU仍然是一个不错的选择.但是,从以上的结果我们也发现,虽然基于GPU的序列比对工具实现了一定程度的加速,但是却还远未发挥GPU的计算能力.一个中等的GPU计算卡的峰值性能一般能达到万亿次,而中等多核CPU的峰值性能一般为几百亿次,就峰值性能看,GPU能够实现相比CPU几十倍的加速,但是基于GPU的序列比对工具都没有能够达到这一加速比.另外,基于GPU的序列比对工具的易用性也需要进一步提高,从上面的数据我们发现, CUDASW++比NCBI BLAST速度更快,同时精度也更高,但是NCBI BLAST却是目前最广泛使用的序列比对工具.一方面是因为CUDASW++仅实现了BLASTP的功能,另一方面则是因为NCBI BLAST提供了用户友好的交互界面,同时具有方便的结果统计分析功能.最后,在决定移植到GPU计算时,编程复杂度也是一个需要考虑的问题,当然,这是序列比对工具设计人员的工作.对于单纯追求速度的任务而言,GPU是一个不错的选择.否则,我们还需要考虑更多因素.要真正实现GPU 计算在生物序列比对中的大规模实用,我们还有很多工作要做.3 结束语本文从准确度,性能功耗比,性价比,编程复杂度四个角度详细分析评价了当前基于GPU的生物序列比对工具的综合性能,总结了其优点和不足,最后对GPU用于生物序列比对的可用性和前景给出了自己的结论.References:[1] Altschul SF, Gish W, Miller W, Myers EW, Lipman DJ. 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基于CUDA的GPU并行加速技术在数据挖掘中的研究
基于CUDA的GPU并行加速技术在数据挖掘中的研究近年来，随着数据量的快速增长和分析需求的不断提高，数据挖掘技术已经成为了现代信息科技领域中不可或缺的一部分。
数据挖掘技术通过对海量数据进行挖掘和分析，能够提供有价值的信息、支持决策和发现潜在的问题和机会。
然而，由于数据量庞大，数据挖掘需要对大量数据进行处理，这就给计算机带来了巨大的计算压力。
在这样的背景下，基于CUDA的GPU并行加速技术应运而生，为数据挖掘技术提供了一种高效的解决方案。
一、CUDA是什么？CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种基于GPU并行加速计算的计算架构和平台。
它是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台，可以使GPU （Graphics Processing Unit）处理器的性能在通用计算方面得到充分的利用。
与传统的CPU相比，GPU具有强大的并行计算能力和高速存储器访问速度，可以大大加快数据处理的速度。
二、如何利用CUDA进行并行计算？在使用CUDA进行并行计算时，首先需要确定需要使用的并行计算算法，然后将其转换为CUDA的计算模式。
CUDA的计算模式由大量的并行线程组成，每个线程都可以执行指定的计算任务。
每个线程都有自己的计算上下文和存储空间，并且能够与其他线程进行通信和协作，从而实现高效的并行计算。
三、CUDA在数据挖掘中的研究通过使用CUDA进行并行计算，数据挖掘算法可以大大加快数据处理的速度，从而提高数据挖掘的效率和精度。
以下是一些在数据挖掘中使用CUDA并行计算的研究方向：1. K-means算法K-means算法是一种非监督学习算法，主要用于数据聚类。
该算法的核心是将数据分为k个簇，使同一簇内的数据相似度最高，不同簇之间的数据相似度最低。
在使用CUDA进行并行计算时，可以将每个簇分配给一个GPU核心进行计算，从而实现更快速和更精确的聚类。
2. SVM算法SVM（Support Vector Machines）算法是一种监督学习算法，主要用于分类问题。
使用GPU加速BLAST算法初探
使用GPU加速BLAST算法初探万宁;谢海波;张清;赵开勇;褚晓文;于军【期刊名称】《计算机工程与科学》【年(卷),期】2009(031)011【摘要】应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法.BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响.本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造.对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比.这说明,我们可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求.%In this article we present a novel approach to accelerating the BLAST algorithm by using the GPGPU technol-ogy. BLAST is the most widely used algorithm and software package for biological sequence search. It is, however, limited by serial process and heavy disk I/O operation. We analyze BLASTN, a typical BLAST tool, identify the most important hotspot of BLASTN, and use CUDA to reprogram the hotspot process. Our test results show that more than 35 times speedup has been achieved in the GPU BLASTN as compared to the CPU counterpart, which demonstrates the significance of parallelizing the BLAST algorithm using the GPGPU technology.【总页数】4页(P98-101)【作者】万宁;谢海波;张清;赵开勇;褚晓文;于军【作者单位】中国科学院基因组科学及信息重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京,100085;浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京,100085;浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京,100085;香港浸会大学计算机系,香港;香港浸会大学计算机系,香港;中国科学院基因组科学及信息重点实验室,北京,100029【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.V-BLAST系统中使用估计信道状态信息的IC-MMSE迭代检测算法 [J], 李建东;曹琲琲;杨家玮2.V-BLAST系统中使用估计信道状态信息的IC-MMSE迭代检测算法 [J], 李建东;曹琲琲;杨家玮3.KGP：一种在操作系统内核使用GPU加速IP查找的方案 [J], 张昕雅;赵进;王新;陈卫4.一种使用GPU加速地震叠前时间偏移的方法 [J], 张清;谢海波;赵开勇;吴庆;陈维;王狮虎;迟旭光;褚晓文5.多天线系统中BLAST算法和STBC算法的结合 [J], 林宏志;朱光喜;祝鹏;史海滨;王德胜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
NVIDIA L4 GPU加速器产品简介说明书
NVIDIA L4 GPU Accelerator Product BriefDocument HistoryPB-11316-001_v01Version Date Authors Description of Change 01 March 9, 2023 AV, SM Initial releaseTable of ContentsOverview (1)Specifications (2)Product Specifications (2)Environmental and Reliability Specifications (4)Airflow Direction Support (5)Product Features (6)PCI Express Interface Specifications (6)PCIe Support (6)Single Root I/O Virtualization Support (6)Interrupt Messaging (6)Polarity Inversion and Lane Reversal Support (7)Root of Trust (7)Form Factor (7)Hockey Stick Board Retention (9)Support Information (10)Certifications (10)Agencies (10)Languages (11)List of FiguresFigure 1.NVIDIA L4 NVFF 5.5 HHHL with Full Height Bracket (1)Figure 2.NVIDIA L4 Airflow Direction (5)Figure 3.NVIDIA L4 PCIe Card Dimensions with Full Height Bracket (8)Figure 4.NVIDIA L4 PCIe Card Dimensions with Low Profile Bracket (8)Figure 5.NVIDIA L4 Hockey Stick Tab (9)List of TablesTable 1.Product Specifications (2)Table 2.Memory Specifications (3)Table 3.Software Specifications (3)Table 4.Board Environmental and Reliability Specifications (4)Table nguages Supported (11)OverviewThe NVIDIA L4 Tensor Core GPU delivers a versatile platform to accelerate Deep Learning, Graphics and Video processing applications in the Cloud and at the Edge. It is a half-height (low profile), half-length, single slot card featuring 24 GB of GDDR6 memory, x16 PCIe Gen4 connectivity at a 72 W maximum power envelope. It is a passively cooled card with a superior thermal design-requiring system airflow to operate and handles challenging ambient environments with ease (NEBS-3 capable).Powered by the NVIDIA Ada Lovelace architecture, L4 provides revolutionary multi-precision performance to accelerate deep learning and machine learning training and inference, video transcoding, AI audio (AU) and video effects, rendering, data analytics, virtual workstations, virtual desktop, and many other workloads.As part of NVIDIA AI, the L4 supports all AI frameworks and neural network models, delivering dramatic performance and efficiency that maximizes the utility of at-scale deployments.Figure 1. NVIDIA L4 NVFF 5.5 HHHL with Full Height BracketSpecificationsProduct SpecificationsTable 1 through Table 3 the product, memory, and software specifications for the NVIDIA L4 PCIe card.Table 1. Product SpecificationsSpecification NVIDIA L4Product SKU PG193 SKU 200NVPN: 699-2G193-0200-xxxTotal board power 72 W default72 W maximum40 W minimumThermal solution PassiveMechanical form factor HHHL-SS (half-height, half-length, single-slot) PCI Device IDs Device ID: 0x27B8Vendor ID: 0x10DESub-Vendor ID: 0x10DESub-System ID: 0x16CAFour-part ID (VID:DEVID:SVID:SSID)110DE:27B8:10DE:16CAGPU clocks Base: 795 MHzBoost: 2,040 MHzVBIOS EEPROM size: 16 MbitUEFI: SupportedDrivers Linux: R525 or laterWindows: R525 or laterPCI Express interface Physical x16 PCIe lanesPCIe Gen4 x16, x8; Gen3 x16Lane and polarity reversal supported Performance states P0, P8Zero Power Not supportedSpecification NVIDIA L4Weight Board: 270 Grams (excluding bracket)Bracket (Full height) with screws: 14 GramsBracket (Half height) with screws: 9 GramsNote:1The NVIDIA L4 is uniquely identified by its complete four-part ID.Table 2. Memory SpecificationsSpecification DescriptionMemory clock 6,251 MHzMemory type GDDR6Memory size 24 GBMemory bus width 192 bitsPeak memory bandwidth 300 GB/secTable 3. Software SpecificationsSpecification NVIDIA L4SR-IOV support Supported: 32 VF (virtual functions)BAR address (physical function) BAR0: 16 MiB1BAR1: 32 GiB1BAR3: 32 MiB1BAR address (virtual function) BAR0: 8 MiB (256 KiB per VF)1BAR1: 64 GiB, 64-bit (2 GiB per VF)1BAR3: 1 GiB, 64-bit (32 MiB per VF)1Message signaled interrupts MSI-X: SupportedMSI: Not supportedARI Forwarding SupportedSecure Boot Supported (See “Root of Trust” section)NVIDIA® CUDA® support CUDA 12.0 or laterVirtual GPU software support Supports vGPU 15.2 or laterPCI class code 0x03 – Display controllerPCI sub-class code 0x02 – 3D controllerECC support Enabled (by default); can be disabled using software SMBus (8-bit address) 0x9E (write), 0x9F (read)IPMI FRU EEPROM I2C address 0x50 (7-bit), 0xA0 (8-bit)Reserved I2C addresses 0xA0, 0xAA, 0xACSMBus direct access SupportedSpecification NVIDIA L4SMBPBI (SMBus Post-Box Interface) SupportedNote:1The KiB, MiB, and GiB notations emphasize the “power of two” nature of the values. Thus,>256 KiB = 256 × 1024>16 MiB = 16 × 10242>64 GiB = 64 × 10243Environmental and Reliability Specifications Table 4 provides the environment conditions specifications for the L4 PCIe card.Table 4. Board Environmental and Reliability SpecificationsSpecification DescriptionAmbient operating temperature 0°C to 50°CAmbient operating temperature (short term)1-5°C to 55°CStorage temperature -40°C to 75°COperating humidity (short term)15% to 93% relative humidityOperating humidity 5% to 85% relative humidityStorage humidity 5% to 95% relative humidityMean time between failures (MTBF) Uncontrolled environment:2 2,147,604 hours at 35°CControlled environment:3 2,785,669 hours at 35°C Notes: Specifications in this table are applicable up to 6,000 feet.1A period not more than 96 hours consecutive, not to exceed 15 days per year.2Some environmental stress with limited maintenance (GF35).3No environmental stress with optimum operation and maintenance (GB35).Airflow Direction SupportThe NVIDIA L4 PCIe card employs a bidirectional heat sink, which accepts airflow either left-to-right or right-to-left directions.Figure 2. NVIDIA L4 Airflow DirectionProduct FeaturesPCI Express Interface SpecificationsThe following subsections describe the PCIe interface specifications for the L4 PCIe card.PCIe SupportThe L4 card supports PCIe Gen4. Gen4 x16 interface should be used when connecting to the L4 PCIe card.Single Root I/O Virtualization SupportSingle Root I/O (SR-IOV) Virtualization is a PCIe specification that allows a physical PCIe device to appear as multiple physical PCIe devices. Per PCIe specification, each device can have up to a maximum of 256 virtual functions (VFs). The actual number can depend on the device. SR-IOV is enabled in L4 PCIe card. The number of VFs supported is given in Table 3.For each device, SR-IOV identifies two function classes:>Physical functions (PFs) constitute full-featured functionality. They are fully configurable, and their configuration can control the entire device. Naturally, a PF also has full ability to move data in and out of the device.>Virtual functions (VFs), which lack configuration resources. VFs exist on an underlying PF, which may support many such VFs. VFs can only move data in and out of the device; they cannot be configured and cannot be treated like a full PCIe device.The OS or hypervisor instance must be aware that they are not full PCIe devices. The L4 requires that SBIOS and software support in the OS instance or hypervisor is configured to enable support SR-IOV. The OS instance or hypervisor must be able to detect and initialize PFs and VFs.Interrupt MessagingThe L4 PCIe card only supports the MSI-X interrupt messaging protocol. The MSI interrupt protocol is not supported.Polarity Inversion and Lane Reversal SupportLane Polarity Inversion, as defined in the PCIe specification, is supported on the L4 PCIe card.Lane Reversal, as defined in the PCIe specification, is supported on the L4 PCIe card. When reversing the order of the PCIe lanes, the order of both the Rx lanes and the Tx lanes must be reversed.Root of TrustThe NVIDIA L4 provides a primary root of trust within the GPU that provides the following:>Secure boot>Secure firmware upgrade>Firmware rollback protection>Support for in-band firmware update disable (established after each GPU reset)>Secure application processor recoveryForm FactorThe NVIDIA L4 PCIe card conforms to NVIDIA Form Factor 5.5 specification for a half-height (low profile) half-length (HHHL) single slot PCIe card. For details refer to the NVIDIA Form Factor 5.5 for Enterprise PCIe Products Specification (NVOnline reference number 106337).In this product brief, nominal dimensions are shown.Figure 3. NVIDIA L4 PCIe Card Dimensions with Full Height BracketFigure 4. NVIDIA L4 PCIe Card Dimensions with Low Profile BracketHockey Stick Board RetentionThe NVDIA L4 enables south edge board retention using a “hockey stick” tab located to the east of the PCIe card fingers, as shown in Figure 5.Figure 5. NVIDIA L4 Hockey Stick TabSupport InformationCertifications>Windows Hardware Quality Lab (WHQL):•Windows 10, Windows 11•Windows Server 2019, Windows Server 2022>Ergonomic requirements for office work W/VDTs (ISO 9241)>EU Reduction of Hazardous Substances (EU RoHS)>Joint Industry guide (J-STD) / Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemical Substance (EU) – (JIG / REACH)>Halogen Free (HF)>EU Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE)Agencies>Australian Communications and Media Authority and New Zealand Radio Spectrum Management (RCM)>Bureau of Standards, Metrology, and Inspection (BSMI)>Conformité Européenne (CE)>Federal Communications Commission (FCC)>Industry Canada - Interference-Causing Equipment Standard (ICES)>Korean Communications Commission (KCC)>Underwriters Laboratories (cUL, UL)>Voluntary Control Council for Interference (VCCI)Support Information LanguagesTable 5. Languages SupportedLanguages Windows1LinuxEnglish (US) Yes YesEnglish (UK) Yes YesArabic YesChinese, Simplified YesChinese, Traditional YesCzech YesDanish YesDutch YesFinnish YesFrench (European) YesGerman YesGreek YesHebrew YesHungarian YesItalian YesJapanese YesKorean YesNorwegian YesPolish YesPortuguese (Brazil) YesPortuguese (European/Iberian) YesRussian YesSlovak YesSlovenian YesSpanish (European) YesSpanish (Latin America) YesSwedish YesThai YesTurkish YesNote:1Microsoft Windows 10, Windows 11, Windows Server 2019, and Windows Server 2022 Windowsare supported.NVIDIA Corporation | 2788 San Tomas Expressway, Santa Clara, CA 95051NoticeThis document is provided for information purposes only and shall not be regarded as a warranty of a certain functionality, condition, or quality of a product. NVIDIA Corporation (“NVIDIA”) makes no representations or warranties, expressed or implied, as to the accuracy or completeness of the information contained in this document and assumes no responsibility for any errors contained herein. NVIDIA shall have no liability for the consequences or use of such information or for any infringement of patents or other rights of third parties that may result from its use. This document is not a commitment to develop, release, or deliver any Material (defined below), code, or functionality.NVIDIA reserves the right to make corrections, modifications, enhancements, improvements, and any other changes to this document, at any time without notice.Customer should obtain the latest relevant information before placing orders and should verify that such information is current and complete. NVIDIA products are sold subject to the NVIDIA standard terms and conditions of sale supplied at the time of order acknowledgement, unless otherwise agreed in an individual sales agreement signed by authorized representatives of NVIDIA and customer (“Terms of Sale”). NVIDIA hereby expressly objects to applying any customer general terms and conditions with regards to the purchase of the NVIDIA product referenced in this document. No contractual obligations are formed either directly or indirectly by this document.NVIDIA products are not designed, authorized, or warranted to be suitable for use in medical, military, aircraft, space, or life support equipment, nor in applications where failure or malfunction of the NVIDIA product can reasonably be expected to result in personal injury, death, or property or environmental damage. NVIDIA accepts no liability for inclusion and/or use of NVIDIA products in such equipment or applications and therefore such inclusion and/or use is at customer’s own risk.NVIDIA makes no representation or warranty that products based on this document will be suitable for any specified use. Testing of all parameters of each product is not necessarily performed by NVIDIA. It is customer’s sole responsibility to evaluate and determine the applicability of any information contained in this document, ensure the product is suitable and fit for the application planned by customer, and perform the necessary testing for the application in order to avoid a default of the application or the product. Weaknesses in customer’s product designs may affect the quality and reliability of the NVIDIA product and may result in additional or different conditions and/or requirements beyond those contained in this document. NVIDIA accepts no liability related to any default, damage, costs, or problem which may be based on or attributable to: (i) the use of the NVIDIA product in any manner that is contrary to this document or (ii) customer product designs.No license, either expressed or implied, is granted under any NVIDIA patent right, copyright, or other NVIDIA intellectual property right under this document. Information published by NVIDIA regarding third-party products or services does not constitute a license from NVIDIA to use such products or services or a warranty or endorsement thereof. Use of such information may require a license from a third party under the patents or other intellectual property rights of the third party, or a license from NVIDIA under the patents or other intellectual property rights of NVIDIA.Reproduction of information in this document is permissible only if approved in advance by NVIDIA in writing, reproduced without alteration and in full compliance with all applicable export laws and regulations, and accompanied by all associated conditions, limitations, and notices. THIS DOCUMENT AND ALL NVIDIA DESIGN SPECIFICATIONS, REFERENCE BOARDS, FILES, DRAWINGS, DIAGNOSTICS, LISTS, AND OTHER DOCUMENTS (TOGETHER AND SEPARATELY, “MATERIALS”) ARE BEING PROVIDED “AS IS.” NVIDIA MAKES NO WARRANTIES, EXPRESSED, IMPLIED, STATUTORY, OR OTHERWISE WITH RESPECT TO THE MATERIALS, AND EXPRESSLY DISCLAIMS ALL IMPLIED WARRANTIES OF NONINFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. TO THE EXTENT NOT PROHIBITED BY LAW, IN NO EVENT WILL NVIDIA BE LIABLE FOR ANY DAMAGES, INCLUDING WITHOUT LIMITATION ANY DIRECT, INDIRECT, SPECIAL, INCIDENTAL, PUNITIVE, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES, HOWEVER CAUSED AND REGARDLESS OF THE THEORY OF LIABILITY, ARISING OUT OF ANY USE OF THIS DOCUMENT, EVEN IF NVIDIA HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES. Notwithstanding any damages that customer might incur for any reason whatsoever, NVIDIA’s aggregate and cumulative liability towards customer for the products described herein shall be limited in accordance with the Terms of Sale for the product.TrademarksNVIDIA, the NVIDIA logo, CUDA, NVIDIA-Certified System, and NVIDIA GPU Boost are trademarks and/or registered trademarks of NVIDIA Corporation in the U.S. and other countries. Other company and product names may be trademarks of the respective companies with which they are associated.Copyright© 2023 NVIDIA Corporation. All rights reserved.。
电脑显卡中的GPUBoost技术解析
电脑显卡中的GPUBoost技术解析GPUBoost技术是一种应用于电脑显卡的创新技术，它能够自动提升显卡性能，并有效地优化计算过程。
本文将对GPUBoost技术进行详细解析，探索其原理、优势以及应用领域。
一、GPUBoost技术的原理GPUBoost技术是由NVIDIA（英伟达）公司开发的一项动态超频技术，旨在实现显卡性能的自动提升。
该技术基于温度、功耗以及功率限制等因素进行智能化控制，以提供更高的显卡性能。
其工作原理如下：1. 温度监测：GPUBoost通过实时监测显卡温度，以确保在安全温度范围内运行。
当温度较低时，显卡可能无法达到最佳性能，而当温度过高时，则可能导致过热问题。
因此，GPUBoost通过监测温度来确保显卡在合适的温度范围内运行。
2. 功耗监测：GPUBoost还通过监测显卡功耗来确定其运行状态。
当功耗较低时，显卡性能可能没有得到充分利用。
而当功耗超过合理范围时，显卡可能会出现过载甚至崩溃。
因此，GPUBoost通过监测功耗来保持显卡在适当的功率范围内工作。
3. 功率限制：当显卡的温度和功耗水平低于设定值时，GPUBoost 将自动增加显卡的工作频率，以提供更高的性能。
反之，当显卡的温度和功耗超过设定值时，GPUBoost会降低频率，以降低显卡工作温度并保护硬件。
二、GPUBoost技术的优势GPUBoost技术在提升显卡性能方面具有一系列优势，下面将详细介绍几点：1. 智能化控制：GPUBoost技术利用智能算法监测显卡的温度和功耗，根据实际情况进行动态调节，使显卡在最佳状态下运行。
这种智能化的控制可以最大程度地提升显卡的性能，同时保证硬件的安全运行。
2. 自动化优化：GPUBoost技术不需要用户干预，能够自动对显卡性能进行优化。
这意味着用户无需手动调整显卡频率或其他参数，即可获得最佳的性能效果。
这对于一般用户来说，使用起来更加方便快捷。
3. 功耗控制：GPUBoost技术在提升性能的同时，还能有效地控制显卡的功耗。
英伟达GPU在生物信息学中的高性能计算研究
英伟达GPU在生物信息学中的高性能计算研究在当今信息时代，生物信息学作为一个新兴学科，给生物学研究带来了前所未有的革新。
随着科技的不断发展，高性能计算已成为生物信息学中不可或缺的一部分。
而英伟达GPU作为一种强大的计算资源，正逐渐在生物信息学领域展现出其威力和优势。
一、英伟达GPU的优势英伟达GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于处理图形和影像数据的处理器，具有大规模并行计算的能力。
相比于传统CPU （Central Processing Unit），GPU具有更高的性能和更快的运算速度，尤其在处理大规模数据和复杂计算任务时更加高效。
在生物信息学中，处理大规模基因组序列数据和分析复杂的生物信息数据需要大量的计算资源，英伟达GPU正好满足了这一需求。
二、英伟达GPU在生物信息学中的应用1. 基因组学研究：基因组学研究涉及大量的基因组序列数据分析和处理，需要进行大规模的基因组比对、基因家族分析、序列搜索等复杂计算。
英伟达GPU可以利用其并行计算能力，实现对基因组序列的快速处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
2. 蛋白质结构预测：蛋白质结构预测是生物信息学中的一个重要研究领域，通过分析蛋白质序列和结构信息，预测蛋白质的空间结构和功能。
英伟达GPU可以加速蛋白质结构的三维模拟和折叠预测，提高预测的准确性和速度。
3. 基因表达分析：基因表达数据分析是生物信息学中的另一个重要研究方向，涉及到大规模的基因表达数据的处理和分析。
英伟达GPU可以有效加速基因表达数据的处理和分析过程，提高数据处理的效率和精度。
三、英伟达GPU在生物信息学研究中的意义英伟达GPU在生物信息学研究中的广泛应用，不仅提高了计算效率和准确性，也为生物学研究提供了新的思路和方法。
通过利用GPU的并行计算能力，可以更快地处理和分析大规模生物信息数据，加速生物信息学研究的进展。
此外，英伟达GPU还为生物信息学研究提供了更多的计算资源和工具，促进了生物信息学与计算机科学的跨学科合作，推动了生物信息学研究的发展和创新。
GPU加速技术如何提升神经网络训练的速度
GPU加速技术如何提升神经网络训练的速度随着深度学习技术的发展，越来越多的应用开始使用神经网络进行模型训练和推理。
但是，随着模型的不断增大和数据集的不断增加，模型训练的时间成本不断增加，这严重影响了深度学习应用的开发和部署效率。
GPU加速技术作为目前最流行的加速技术，已经成为了神经网络训练的一个重要加速方式。
本文将深入探讨GPU加速技术如何提升神经网络训练的速度，并对其优劣势进行分析。
一、GPU加速技术的基本原理GPU加速技术可以通过并行化计算过程加快神经网络训练的速度。
与CPU不同，GPU包含了数千个处理器核心，每个核心都可以在短时间内完成一次乘加运算。
这使得GPU可以同时处理多个数据块，从而极大提高了计算速度。
为了充分发挥GPU的计算能力，通常需要将神经网络模型中的计算流程重新设计成并行计算模式。
例如，在卷积神经网络中，可以将卷积操作分成多个小块，每个小块分别在不同处理器核心上进行计算，在处理器之间传递数据。
这样就可以充分利用GPU的并行计算能力，从而加快神经网络的训练速度。
二、GPU加速技术的优劣势1. 优势相比CPU，GPU加速技术有以下优势：- GPU具有更多的核心和更高的内存带宽，可以处理更多的数据块，并行度更高。
- GPU具有更好的数学计算能力，特别是对于浮点数计算和大规模矩阵运算，GPU的计算速度要远快于CPU。
- GPU可以通过CUDA或OpenCL等编程框架实现高效的软硬件协同，从而减少内存读写等瓶颈，提高计算速度。
2. 劣势然而，GPU加速技术也存在一些限制和问题：- 只对计算密集型的任务有效。
与CPU相比，在面对I/O密集型任务（例如读取文件、网络传输数据等）时，GPU的优势并不明显。
- 对于小型神经网络模型或者输入数据集较小的情况下，GPU并不能完全发挥其优势，甚至可能比CPU的性能差。
- GPU的能耗较高，需要更大的散热器和功耗，因此整体成本也更高。
三、GPU加速技术在神经网络训练中的实践GPU加速技术已经广泛应用于机器学习和深度学习任务中，成为了神经网络训练的一个重要加速方式。
NVIDIA GPU 加速应用程序指南说明书
GPU-ACCELERATED APPLICATIONSAccelerated computing has revolutionized a broad range of industries with over six hundred applications optimized for GPUs to help you accelerate your work.GPU-ACCELERATED APPLICATIONSCONTENTS1 Computational Finance2 Climate, Weather and Ocean Modeling 2 Data Science and Analytics 5 Artificial IntelligenceDEEP LEARNING AND MACHINE LEARNING12 Federal, Defense and Intelligence 13 Design for Manufacturing/Construction:CAD/CAE/CAMCFD (MFG)CFD (RESEARCH DEVELOPMENTS)COMPUTATIONAL STRUCTURAL MECHANICS DESIGN AND VISUALIZATION ELECTRONIC DESIGN AUTOMATION INDUSTRIAL INSPECTION26 Media and EntertainmentANIMATION, MODELING AND RENDERING COLOR CORRECTION AND GRAIN MANAGEMENT COMPOSITING, FINISHING AND EFFECTS (VIDEO) EDITING(IMAGE & PHOTO) EDITINGENCODING AND DIGITAL DISTRIBUTION ON-AIR GRAPHICSON-SET, REVIEW AND STEREO TOOLS WEATHER GRAPHICS38 Medical Imaging 40 Oil and Gas 41 Life SciencesBIOINFORMATICS MICROSCOPYMOLECULAR DYNAMICS QUANTUM CHEMISTRY(MOLECULAR) VISUALIZATION AND DOCKING56 Research: Higher Education and SupercomputingNUMERICAL ANALYTICS PHYSICSSCIENTIFIC VISUALIZATION61 Safety and Security 64 Tools and Management 72 Agriculture72 Business Process OptimizationPOPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |12 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |34 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |56 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |78 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20Media and EntertainmentPOPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |3940 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |4142 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |4344 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG | MAR20 |4546 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20IMOD University ofColorado IMOD is a set of image processing,modeling and display programs usedfor tomographic reconstruction and for3D reconstruction of EM serial sectionsand optical sections. Contains tools forassembling and aligning data withinmultiple types and sizes of image stacks,viewing 3-D data from any orientation, andmodeling and display of the image files.• c tfphaseflip : Corrects tilt series formicroscope CTF by phase flipping• g putilttest : Test whether a GPU isreliable for computing reconstructionswith the tilt program• 3dmod : Model editing and imagedisplay program. 3dmod can displaythree-dimensional graphic data sets inmany views simultaneously, can modelthese data sets, and can display modelsand graphic data in 3-D. The viewsinclude a slice through the 3D volume,a projection of a sub-volume andorthogonal views with contour overlays.• x yzproj : Project 3-dimensional data at aseries of tilts around the X, Y, or Z axis.Single GPUSingle NodeITK Kitware The National Library of Medicine InsightSegmentation and Registration Toolkit(ITK), or Insight Toolkit, is an open-source, cross-platform C++ toolkitfor segmentation and registration.Segmentation is the process ofidentifying and classifying data foundin a digitally sampled representation.Typically the sampled representation isan image acquired from such medicalinstrumentation as CT or MRI scanners.Registration is the task of aligning ordeveloping correspondences betweendata. For example, in the medicalenvironment, a CT scan may be alignedwith a MRI scan in order to combine theinformation contained in both.• L ibrary is used by Paraview, VTK, andmany other software distributions• M any capabilities for multi-dimensionalimage processing and extraction tools• M ost recent GPU acceleration of FFTsusing cuFFT (cuFFTW) and matrix math accelerated through CUDA enabledEigen3Single GPUSingle NodeLeginon New YorkStructuralBiology Center Leginon is a system designed forautomated collection of images from atransmission electron microscope.• A Leginon application is imageacquisition process that is built ofseveral smaller pieces called ‘nodes’• N odes can be applications• S ome of these are GPU acceleratedapplications such as Topaz, Relion, andMotionCor2Single GPUSingle NodeMicrovolution Microvolution Nearly instantaneous 3D deconvolution &up to 200 times faster.• 3D deconvolution for fluorescencemicroscopy• W ritten for use only on GPUs• M ulti-GPU supportSingle GPUSingle NodeMotionCor2UCSF A multi-GPU program that correctsbeam-induced sample motion on dosefractionated movie stacks. Implementsa robust iterative alignment algorithmthat delivers precise measurementand correction of both global and non-uniform local motions at single pixel levelacross the whole frame. Suitable for bothsingle-particle and tomographic images.• O verall, MotionCor2 is extremelyrobust, and sufficiently accurate atcorrecting local motions so that the verytime-consuming and computationally-intensive particle polishing in RELIONcan be skipped. Importantly• W orks on a wide range of data setsincluding cryo tomographic tilt seriesMulti-GPUSingle NodePSSR Waitt AdvancedBiophotonicsCenter Core Deep Learning-Based Point-ScanningSuper-Resolution Imaging allows point-scanning super-resolution (PSSR) imagingand facilitates point-scanning imageacquisition with otherwise unattainableresolution, speed, and sensitivity.• P re-trained models for• P SSR for Electron Microscopy (EM)• P SSR single frame (PSSR-SF) formitoTracker• P SSR multiframe (PSSR-MF) formitoTracker• P SSR for neuronal mitochondriaSingle GPUSingle Node48 | POPULAR GPU‑ACCELERATED APPLICATIONS CATALOG |MAR20。
基于GPU的BWA序列比对算法分析与加速
2018年第3湖_____________________________________________________文章编号=1009 -2552 (2018)03 -0067 -06 DOI：10. 13274/ki.hdzj.2018. 03. 014"f s息技术基于G PU的BW A序列比对算法分析与加速海玲\刘俊霞\海志民2,刘岩\杨嘉鹏\刘智勇1(1.新疆工程学院电气与信息工程系，乌鲁木齐830052; 2.大唐环境产业集团股份有限公司，新疆呼图壁831200 )摘要：文中实现了 G PU平台加速的BW A-M EM算法，将BW A-M EM算法中的两个热点模块：SM EM查找和ch a in生成模块利用G PU平台进行加速，通过重构算法流程、精简需要向CUDA设 备传输的数据结构，采用合理的任务划分方式来提升BW A-M EM在G P U平台的性能。
论文对BW A-M EM算法的特点进行了深入分析，总结了 BW A-M EM算法在G PU平台加速效果受到限制的原因。
关键词：全球气候模式；谱方法；图形处理器；并行计算中图分类号：TP391 文献标识码：AAnalysis and accelerating of BWA sequeuce comparison algorithmbased on GPUHAI Ling1，LIU Jun-xia1，HAI Zhi-min2，LIU Yan1，YANG Jia-peng1，LIU Zhi-yong1(1. Department of Electrical and Information Engineering，Xinjiang Institute of Engineering，Urumqi 830052，China；2. Datang Environmental Industry Group Co.，Ltd.，Hutubi 831200，Xinjiang，China) Abstract:This paper implements the BWA-MEM algorithm on CUDA platform.SMEM finding andchain generating,two of the hotspots，are accelerated with GPU devices.It improves the performance of GPU-based BWA-MEM by reconstructing the algorithm，reducing the data that has to be transferred between host and device and developing a reasonable task partition method.It analyzed the characteristics of the BWA-MEM algorithm，and summed up the reason why BWA-MEM algorithm is lim ited in GPU platform.Key words:community atmosphere model;spectral element;GPU;parallel computing0引百生物序列比对是计算机领域经典的文本比对问 题在生物领域的应用[|]。
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GPU 加速生物序列比对分析- 中山大学广东省计算科学重点实验室背景
生物信息学是把基因组DNA、RNA和蛋白质序列信息分
析作为源头，分析生命本质和进化过程，同时对新药和
新疗法的发现具有重要意义。
生物信息学已成为介于生
物学和计算机科学学科前沿的重要学科，在许多方面影
响着医学、生物技术和人类社会。
中山大学生命科学院环境生物学研究需要使用宏基因组
学（metagenomics）的方法研究环境与微生物的关系。
数以千万计的短DNA序列被分析以确定微生物的功能和
分类。
这一过程通过比对转录的DNA序列和NR等蛋白质
数据库确定被表达的基因。
原有的NCBI-BLASTX软件速度慢，已经成为分析的瓶颈。
中山大学“南方一号” GPU
集群装备了254张的NVIDIA Tesla T2050 GPU 卡。
如何用GPU加速BLASTX，就成了实验室一个重要的研究课题。
在已标记的生物数据库中搜索给定DNA或者蛋白质序列
的局部同源片段是序列比对的基本方法之一。
该类比对
方法中敏感度最高的是 BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）。
自1990年以来，BLAST 被成功地广泛应
用在功能识别、基因标记、进化分析等领域，研究成果
发表在Nature等杂志；并且BLAST的论文被引用次数超过10万。
最流行的BLAST 软件是NCBI-BLAST。
它是美国国
立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）下属
美国国立生物技术信息中心NCBI (National Center for Biotechnology Information）推出的。
BLAST 支持不同的
查询方式。
例如，BLASTP 在蛋白质数据库中搜索蛋白质
序列的同源片段；BLASTX 在蛋白质数据库中确认被转录
的DNA序列。
挑战
随着高通量测序技术的发展，基因测序的速度越来越快，生物序列和数据库呈现爆发式增长。
序列比对已经成为
序列分析的瓶颈。
这在宏基因组学研究方面尤为突出。
BLASTX由于敏感度高，长期是宏基因组学研究中不可缺
失的工具。
但是，在高通量测试出现后，GB级短序列和GB级数据库之间的序列比对任务大量出现。
BLASTX的运
算速度无法满足快速分析的要求。
在保证敏感度的前提下，使用硬件加速是提升BLASTX运
算速度的有效途径。
例如使用超级计算机集群和mpiBLAST软件，可以将计算速度提升1000倍。
近年来，
国内CPU+GPU异构计算机蓬勃发展。
例如，“天河一号A”超级计算机就装备了大量的NVIDIA Tesla GPU 卡。
如何利
用CPU+GPU的异构计算机提升BLASTX的运算速度就是一
个很有现实意义的研究课题。
实现不同CPU+GPU异构计算机硬件环境下加速算法的性
能可移植性（performance portability）是当前的一个挑战。
加速异构计算机上软件并不能靠简单更换新CPU或者GPU
硬件完成。
这与传统CPU架构上的软件是不同的。
要实现
加速算法的性能可移植性，必须要有适合新硬件的运行
参数。
例如CPU和GPU之间的任务分配比例，GPU内核的
线程配置等。
方案
为加速生物序列比对，中山大学广东省计算科学重点实
验室推出了H-BLAST软件。
利用异构CPU+GPU加速平台，
H-BLAST软件提供两种序列比对算法及软件包：H-BLASTP
和 H-BLASTX。
其中，H-BLASTP实现了在蛋白质数据库中
查询未知蛋白质序列的比对结果；H-BLASTX实现了在蛋
白质数据库中查询未知DNA序列的比对结果。
H-BLAST软件的特点有：
1. 支持多CPU、多GPU协同工作；
2. 保证计算结果与 NCBI-BLAST 完全一致；
3. 支持批量序列数据查询；
4. 加速明显，单CPU核心加单GPU卡的加速性能比单线程 NCBI-BLASTP高4到6倍, 对单线程 NCBI-BLASTX加速达7.3倍，对无插空单线程 NCBI-BLASTP加速达9.5倍，多GPU卡加速接近线性；
5. 支持自动和手动性能调优，并支持自适应CPU-GPU负载均衡，实现加速算法在不同硬件环境下的性能可移植性；
6. 兼容现有各代 NVIDIA GPU，以及4.0以上版本的 CUDA 环境；
7. 对GPU内存容量需求低，在同样大小的GPU内核的线程配置下，中间结果的内存需求量最多可以比卡内基梅隆大学 GPU-BLAST 的减少87.5%.
H-BLAST软件已经在多种软硬件平台上进行过测试。
测试环境包括：中山大学“南方一号”GPU计算集群（CentOS 5.5 + CUDA 4.2 的软件环境和单节点12核CPU + 6张 NVIDIA Tesla C2050 GPU卡的硬件环境），广州超算“天河二号先导系统”（麒麟系统 + CUDA 4.0 的软件环境和单节点12核CPU +2张 NVIDIA Tesla C2050 GPU卡的硬件环境），高性能服务器（CentOS 6 + CUDA 5.5的软件环境和单节点16核CPU +2张NVIDIA Tesla K20x GPU卡的硬件环境）以及 PC（CentOS 6 + CUDA 6.0的软件环境和2张NVIDA GTX 560 GPU卡的硬件环境）。
影响
目前，H-BLAST软件已经安装在中山大学“南方一号”GPU计算集群上，并作为超算软件服务平台的一部分。
该软件服务于中山大学以及广东相关的生物信息学研究。
结合多GPU卡，H-BLAST软件使单计算节点的BLASTX分析速度提升数倍。
近来，我们正在针对最新的NVIDIA Tesla K40和K80 GPU卡进行测试和调优，期望进一步提升软件的性能。