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論文・著書情報


タイトル
和文:マルチノード・マルチGPU上での網羅的なタンパク質間相互作用予測の高速化 
英文:Acceleration of protein-protein interaction prediction on HPC environments with multiple computation nodes and multiple GPUs 
著者
和文: 渡辺紘生, 大上雅史, 秋山泰.  
英文: Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:情報処理学会研究報告 
英文: 
巻, 号, ページ Vol. 2020-BIO-61    No. 3    pp. 1-8
出版年月 2020年3月5日 
出版者
和文:情報処理学会 
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会議名称
和文: 
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開催地
和文: 
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公式リンク http://id.nii.ac.jp/1001/00203776/
 
アブストラクト 生命現象の解明や医薬品設計の高速化へ貢献するため，我々は網羅的なタンパク質間相互作用予測ソフトウェア MEGADOCK を開発している．本研究では MEGADOCK を対象として，マルチノード・マルチ GPU 上での効率的な予測計算実行を可能とするための，効率的なノード間タンパク質ペア分配スケジューリング手法を提案し実装した．提案スケジューリング手法を導入した MEGADOCK を用いて，東工大 TSUBAME 3.0 128 ノードでの 211,600 件の大規模なタンパク質間相互作用予測計算を行った結果，4ノードを基準として強スケーリング 98.5% を達成した．また，産総研 AI 橋渡しクラウド (ABCI) 512 ノードでの 1,322,500 件の超大規模なタンパク質間相互作用予測計算の結果，16 ノードを基準として強スケーリング 96.7% を達成した．

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