The gputools package enables GPU computing in R
The gputools package enables GPU computing in R
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btp608
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发表时间：
2010-01-01
期刊：
影响因子：
5.8
通讯作者：
Meng, Fan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Buckner, Joshua;Wilson, Justin;Meng, Fan
动机：默认情况下，R统计环境不使用并行性。研究人员可能会求助于昂贵的解决方案，例如用于大型分析任务的集群硬件。图形处理单元（GPU）提供了一种廉价且计算功能强大的替代方案。使用R和CUDA工具包从Nvidia，我们已经实现了几个功能，通常用于微阵列基因表达分析的GPU配备computers.Results：R用户可以利用更好的性能提供了一个Nvidia GPU的优势。
Motivation: By default, the R statistical environment does not make use of parallelism. Researchers may resort to expensive solutions such as cluster hardware for large analysis tasks. Graphics processing units (GPUs) provide an inexpensive and computationally powerful alternative. Using R and the CUDA toolkit from Nvidia, we have implemented several functions commonly used in microarray gene expression analysis for GPU-equipped computers.Results: R users can take advantage of the better performance provided by an Nvidia GPU.