華大基因採用NVIDIA Tesla GPU克服巨量DNA資料難題

全球最大基因體研究機構運用GPU投入研發工作開闢一個可負擔的個人化醫學全新世代

NVIDIA (輝達)今天於其亞洲GPU技術大會中宣布，全球最大基因體研究機構華大基因採用NVIDIA® Tesla™ GPU建置的伺服器農場(server farm)大幅縮短基因分析工作所需的時間，將原先需時大約四天的大批量NDA定序資料分析時間銳減至六小時。
這種可負擔的加速運算方法，對建置基因分子的化學構成物之發現提供了長足深遠的貢獻，並成為基因體產業達成1,000美元基因組目標的關鍵。若業界能成功達成這項目標，基因體則可用作臨床診斷試驗，並成為病患護理的實際作法。
華大基因高效能運算部門主管王丙強表示：「我們正被高流量定序系統每天產出巨量的基因組資料淹沒了。幸好，我們的基因組分析應用程式具備GPU 加速功能，可讓公司的科學家獲得強大的效能，可以用空前快速的方法分析資料，並深入了解細菌、植物以及人類的基因奧秘。這種做法可為研究人員及專業醫療人員提供能夠找出有效且具經濟效益的個人化醫學和治療方法。」
華大基因的研究人員與合作夥伴已開發了三款可由NVIDIA Tesla GPU加速的基因組資料分析應用程式：
-  SOAP3 對比應用程式— 可讓定序儀產生的基因短序列與現有的參考基因組序列進行對比。SOAP3 經過GPU 加速後，可以數十秒內讀取一百萬短序列片段的速度找出三項不匹配的比對；相較於沒有GPU 加速功能的情況下，這個過程需要耗時數十分鐘。這意謂著，獨立基因組的定序和組列與那些先前定序的基因組之對比可用更快的速度執行，因而可了解未來疾病的潛在狀況和治療方法。
- GSNP(SNP 偵測) — 這是一個廣泛使用的SOAPsnp 軟體應用程式之GPU 加速版。這款軟體可偵測基因組中DNA 的單核苷酸多型性(SNP) 之各種變化。這些DNA SNP的變化可用作研究個人產生疾病的不同原因，以及他們對細菌、病毒和藥物的反應。
- GAMA (高解析度基因定型分析工具) — 可找出特定基因變種的分佈情況或頻率，例如一組基因中的眼睛顏色或攝護腺癌的傾向。
NVIDIA (輝達) Tesla 事業部經理Sumit Gupta 表示：「運用更容易、更快和更經濟的DNA資料分析技術，是唯一可讓科學界實現1,000 美元基因組里程碑的方法。GPU運算讓研究人員可在他們各種科學應用中達到空前的速度提升，有助於他們為所有類型的重大研究降低成本和複雜度。」
從植物、大腸桿菌到大熊貓，華大基因對各種生命形態的基因組定序作出突破性的成果，開發更好的藥物、改善醫療，以及開發各種基因改良的食物。華大基因在基因定序的產出預計將超過相當於每年70萬個人類基因組。相較於最初需用13 年時間才完成單一基因組的定序，GPU加速為基因研究與發展的進度帶來大幅的提升。
Tesla GPU 是採用NVIDIA CUDA® 平行運算架構的密集式平行運算加速器。應用程式開發人員可運用CUDA C、CUDA C++ 和CUDA Fortran 等程式語言或使用簡單易用的指令式編譯器即可為其應用程式加快運算速度。
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關於NVIDIA (輝達)

好壯觀的電腦:)...

小弟有所疑惑既然現在前幾大的超級電腦都採用GPU當作運算核心那一般家用的電腦怎麼不使用GPU來取代CPU的地位呢