GPU-acceleration of the distributed-memory database peptide search of mass spectrometry data.
GPU-acceleration of the distributed-memory database peptide search of mass spectrometry data.
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DOI：
10.1038/s41598-023-43033-w
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发表时间：
2023-10-31
影响因子：
4.6
通讯作者：
Saeed, Fahad
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haseeb, Muhammad;Saeed, Fahad
数据库肽搜索是从质谱 (MS) 数据中识别肽的主要计算技术。图形处理单元（GPU）计算现在在当前一代高性能计算（HPC）系统中无处不在，但其在数据库肽搜索领域的应用仍然有限。部分原因是现有 GPU 加速方法中使用了次优算法，导致硬件利用率明显低下。在本文中，我们设计并实现了一个名为 GiCOPS 的新型 CPU-GPU HPC 框架，用于在超级计算机上对现代数据库肽搜索算法进行高效且完整的 GPU 加速。我们的实验表明，在足够大的实验规模下，GiCOPS 比其仅使用 CPU 的前身 HiCOPS 的速度提高了 1.2 到 5 倍，比几种现有的基于 GPU 的数据库搜索算法提高了 10 倍以上。我们使用 Roofline 模型进一步评估和优化框架的性能，并报告多个指标的近乎最佳结果，包括每秒计算量、占用率、内存工作负载、分支效率和共享内存性能。最后，我们针对复杂的整数和内存限制的算法管道提出的 CPU-GPU 方法和优化也可以扩展，以加速现有和未来的肽识别算法。 GiCOPS 现已与我们的 HPC 框架 HiCOPS 集成，可从以下网址获取：https://github.com/pcdslab/gicops。
Database peptide search is the primary computational technique for identifying peptides from the mass spectrometry (MS) data. Graphical Processing Units (GPU) computing is now ubiquitous in the current-generation of high-performance computing (HPC) systems, yet its application in the database peptide search domain remains limited. Part of the reason is the use of sub-optimal algorithms in the existing GPU-accelerated methods resulting in significantly inefficient hardware utilization. In this paper, we design and implement a new-age CPU-GPU HPC framework, called GiCOPS, for efficient and complete GPU-acceleration of the modern database peptide search algorithms on supercomputers. Our experimentation shows that the GiCOPS exhibits between 1.2 to 5 speed improvement over its CPU-only predecessor, HiCOPS, and over 10 improvement over several existing GPU-based database search algorithms for sufficiently large experiment sizes. We further assess and optimize the performance of our framework using the Roofline Model and report near-optimal results for several metrics including computations per second, occupancy rate, memory workload, branch efficiency and shared memory performance. Finally, the CPU-GPU methods and optimizations proposed in our work for complex integer- and memory-bounded algorithmic pipelines can also be extended to accelerate the existing and future peptide identification algorithms. GiCOPS is now integrated with our umbrella HPC framework HiCOPS and is available at: https://github.com/pcdslab/gicops.
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影响因子：
9.3
作者：
Beyter D;Lin MS;Yu Y;Pieper R;Bafna V
通讯作者：
Bafna V
DOI：
10.1038/s43588-021-00113-z
发表时间：
2021-08
期刊：
Nature computational science
影响因子：
--
作者：
Haseeb M;Saeed F
通讯作者：
Saeed F
影响因子：
46.9
作者：
Devabhaktuni, Arun;Lin, Sarah;Elias, Joshua E.
通讯作者：
Elias, Joshua E.
影响因子：
5.8
作者：
Craig, R;Beavis, RC
通讯作者：
Beavis, RC
影响因子：
7.4
作者：
Fenyö, D;Beavis, RC
通讯作者：
Beavis, RC