大規模GPUクラスタによるタンパク質ドッキング計算システム

大上雅史; 下田 雄大; 松崎由理; 石田貴士; 秋山泰

論文・著書情報

タイトル

和文:	大規模GPUクラスタによるタンパク質ドッキング計算システム
英文:

著者

和文:	大上雅史, 下田雄大, 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰.
英文:	Masahito Ohue, 下田雄大, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, 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:

巻, 号, ページ

Vol. 2014-BIO-38 No. 32 pp. 1-4

出版年月

2014年6月18日

出版者

和文:	一般社団法人情報処理学会
英文:

会議名称

和文:
英文:

開催地

和文:
英文:

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=101800&item_no=1&page_id=13&block_id=8

アブストラクト

タンパク質ドッキング計算は通常 2 つのタンパク質の複合体構造を予測する手法であるが，3 体以上のドッキング計算やタンパク質間相互作用ネットワークの解析などに応用可能性を持つ．一方でこれらの応用を実現するためには膨大な回数のドッキング計算を要するため，多大な計算リソースと，またそれを充分に活用することのできるシステムの開発が求められていた．本発表では GPU クラスタ上で並列計算が実行可能なタンパク質ドッキング計算システムである MEGADOCK 4.0 を紹介する．本システムの並列性能を，ノードあたり 12CPU コアと 3GPU を備えた TSUBAME 2.5 スーパーコンピュータで測定し，35 ノード実行に対する 420 ノード実行時の強スケーリング値 0.98 を達成した．また，100 万件のタンパク質ドッキング計算が，420 ノードの利用によって約半日で完了することを確認した．

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