テクニカルレポート Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Parallel computing of protein-protein interaction prediction system MEGADOCK on Microsoft Azure

大上, 雅史  ,  山本, 悠生  ,  秋山, 泰

2017-BIO-49 ( 4 )  , pp.1 - 3 , 2017-03-16
ISSN:2188-8590
NII書誌ID(NCID):AA12055912
内容記述
多数のタンパク質のタンパク質間相互作用を計算機で予測するために,立体構造情報を活用して全てのタンパク質ペアに対して網羅的に計算を行う方法が提案されてきた.本研究では立体構造情報に基づくタンパク質間相互作用予測の並列版ソフトウェアである MEGADOCK を,パブリッククラウド計算環境である Microsoft Azure 上に移植し,並列計算性能を評価した.GPU 搭載型のバーチャルマシン 20 台を用いて 480 CPU コア ・ 80 GPU による並列計算を行った結果,5 台利用時と比較して 89% の並列化効率が得られ,GPU による加速率も GPU 利用に伴う利用料金の増加率と比較して倍以上大きいことが示された.
To predict protein-protein interactions (PPIs) of a large number of proteins, a method of comprehensively calculating all pairs of proteins using tertiary structure information was proposed. In this study, MEGADOCK which was parallel computing software for structure-based PPI prediction software was ported on Microsoft Azure, which is a public cloud computing environment, and parallel computing performance was evaluated. As a result of parallel computation with 480 CPU cores and 80 GPUs using 20 GPU-equipped virtual machines, parallel efficiency of 89% was obtained compared with using 5 virtual machines. The acceleration ratio by GPUs was better than doubled of use fee which increased by using GPUs.

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