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論文・著書情報


タイトル
和文: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 
英文:Parallel computing of protein-protein interaction prediction system MEGADOCK on Microsoft Azure 
著者
和文: 大上 雅史, 山本 悠生, 秋山 泰.  
英文: Masahito Ohue, Yuki Yamamoto, Yutaka Akiyama.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:研究報告バイオ情報学（BIO） 
英文:IPSJ SIG Technical Report 
巻, 号, ページ 2017-BIO-49    4    1-3
出版年月 2017年3月16日 
出版者
和文: 
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会議名称
和文:情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会 
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開催地
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公式リンク https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=178565&item_no=1&page_id=13&block_id=8
 
アブストラクト 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．

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