序列和蛋白質接合為重度運算的任務,因此在使用支援CUDA的GPU後,更可以明顯看出效能提升所帶來的好處。
NVIDIA Tesla Bio Workbench的推出,提供給生命科學家與計算化學家挑戰生化研究極致結果的利器,以優化科學工作流程並加速研究速度。了解更多相關資訊。
專攻生醫資訊和生命科學之獨立軟體開發商(ISV)及採用CUDA的應用程式
使用CUDA的生醫資訊軟體
生醫資訊採用CUDA的技術報告
Presentations
2012 年 GPU 技術會議:
GHOSTM: A GPU-Accelerated Homology Search Tool for Metgenomics – 東京工業大學
SeqNFind: Application of CUDA GPU Technologies to Sequence Alignment Techniques – Accelerated Technology Labs
Swift: A GPU-based Smith-Waterman Sequence Alignment Program – 聖猶大兒童研究醫院 (St. Jude Children’s Research Hospital)
SOAP3: GPU-based Compressed Indexing and Ultra-fast Parallel Alignment of Short Reads – BGI
Accurate Sequence Alignment Using Distributed Filtering on GPU Clusters – 伊利諾大學香檳分校和加州大學伯克萊分校
Towards Computing the Cure for Cancer – 維吉尼亞理工大學
High-Throughput Epistasis Screening Using GPUs – Insilicos LLC
GPGPU Accelerated Protein Similarity Measures Identifying Biological Relevant Structure – 范德堡大學
Dynamic Programming on CUDA: Finding the Most Similar DNA Sequence – IBM 波蘭
The Advantage of GPU Computation for Analyzing Complex Traits – 浙江大學
更多簡報內容,請見 GTC On-Demand
利用CUDA加速的相關垂直應用
亦可參考