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J-GLOBAL ID：201802259564538816   整理番号：18A1111720

情報理論モデルを用いたシーケンスセグメンテーションのGPU並列化【JST・京大機械翻訳】

GPU parallelization of sequence segmentation using information theoretic models

著者 (4件)： Alawneh Luay (Department of Software Engineering, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan) ,  Rawashdeh Emad (Department of Computer Science, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan) ,  Al-Ayyoub Mahmoud (Department of Computer Science, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan) ,  Jararweh Yaser (Department of Computer Science, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan)
資料名： Simulation Modelling Practice and Theory  (Simulation Modelling Practice and Theory)
巻： 86  ページ： 11-24  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0733A  ISSN： 1569-190X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 配列セグメンテーションは,バイオインフォマティクス,特にDNA配列の研究において人気を得ている。情報理論モデルを用いて,DNA配列のセグメンテーションにおける正確な解を提供した。既存の動的計画法は,セグメンテーション問題に最適解を提供する。しかしながら,それらの二次時間複雑性は,それらの長いシーケンスへの適用性を妨げる。本論文では,準線形シーケンスセグメンテーションアルゴリズムの性能を改善するための並列手法を提案した。目標セグメンテーション技術は,情報理論原理とモデルに基づく分割統治再帰的アルゴリズムである。セグメンテーション時間を低減することを目的とした3つの並列実装を示した。最初の実装はCPUのマルチスレッド能力を使用する。第二のものは,CPUとGPUのマルチスレッド電力の間の相乗効果を利用するハイブリッド実装である。第3の実装は,標準メモリコピーアプローチの代わりにCPUとGPUの間の統一メモリの概念を利用するハイブリッドアプローチの変化である。著者らは,異なる長さと異なる数の独特の要素を有する実際のDNA配列とランダムに生成された配列に関するそれらをテストすることによって,並列実行の適用性を実証した。結果は,ハイブリッドCPU-GPUアプローチが5.9xまでの高速化による逐次実装より優れているが,CPU並列実装はわずか1.7Xの貧弱な高速化を提供することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  適応性 ,  マルチスレッド ,  電力 ,  記憶装置 ,  高速化 ,  動的計画法 ,  *セグメンテーション ,  *情報理論
準シソーラス用語： 並列実装 ,  再帰アルゴリズム ,  複雑性 ,  最適解 ,  DNA配列 ,  バイオインフォマティクス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CUDA ,  OpenMP ,  再帰的シーケンスセグメンテーション ,  統一メモリ

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 情報理論 ,  モデル ,  シーケンス ,  セグメンテーション ,  GPU ,  並列化