병렬컴퓨팅 기반 단백질 열 안정성 분석 가속화 시스템 (Protein Thermal Stability Analysis Acceleration System based on Parallel Computing)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 41권 / 6호 / 397 ~ 406페이지
· 저자명 : 김대희, 정호열, 김효중, 김민호, 임명은, 이대희, 최재훈

초록

본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 가속화를 통한 웹기반 단백질 열 안정성 분석 시스템을 제시한다. 이 시스템은 단백질의 열안정성 분석을 위한 것으로 종래의 PSA 시스템의 문제점인 방대한 계산량에 의한 오랜 처리시간 문제를 해결하기 위하여 병렬처리 기법을 도입하였다. 적용된 병렬처리 방법은 이기종 아키텍처에 기반을 둔 것으로 쿠다(CUDA)기반의 GPU(Graphic Processing Unit) 및 인텔의 MIC(Many Integrated Core), OpenMP 기반의 멀티코어 CPU를 이용하여 멀티 GPU를 지원하는 PSA-mGPU 및 PSA- MIC 시스템을 개발하였다. 기존 PSA 시스템과의 성능 비교를 위해 질병 관련 단백질 서열을 바탕으로 인위적인 돌연변이를 제작하여 실험 데이터로 사용하였으며 시스템의 파라미터 변수인 온도 간격 및 단백질 서열개수에 따른 성능을 시험하였다. 실험을 통해 병렬 처리에 기반한 방법이 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며 특히, 멀티 GPU를 이용한 방법의 경우에는 기존 시스템 대비 16～220배의 속도 향상을 보여주었다.

영어초록

In this paper, we present a Web-based protein thermal stability analysis system that is accelerated by parallel computing. The system makes use of parallel processing techniques to relieve the problem of high computational complexity in the analysis of protein thermal stability. The parallel processing methods applied in this study are based on the heterogeneous architecture system which uses CUDA-based GPU (Graphic Processing Unit), Intel's MIC (Many Integrated Core), and OpenMP- based multi-core CPU. PSA-mGPU supporting multi-GPU and PSA-MIC system were developed for the system. For performance comparison with the conventional PSA system, experimental data are generated by mutating from disease-related protein sequences, and the performance comparison tests are conducted by varying the number of sequences and temperature interval. From the tests, we found that the proposed parallel processing methods can improve the performance, and in particular, the method using multi-GPU, showed speedup of 16～220 times when compared with the conventional PSA system.

참고자료

· 없음