最近、GPUの計算性能の高さからGPGPU(General Purpose Computation on Graphics Processing Unit)とかGPUコンピューティングとか言われる、GPUを科学技術計算処理に利用する研究が盛んになっている。また、GPUを製造するNVIDIAは、科学技術計算を3Dグラフィックスに続く新市場として捉えており、Teslaという科学技術計算用の製品を発売し、GPU上のプログラム開発環境としてCUDA(Compute Unified Device Architecture)を公開している。但し、NVIDIAのDavid Kirkチーフサイエンティストは最近、"GPGPU is dead, GPU Computing is the future for affordable supercomputing"と題した講演を行っており、同社はGPGPUという
サイトトップ ノート マイニング ├マイニング ├バスケット解析 ├バスケット解析をRで ├図書貸出をRで └ テキストマイニング ├テキストマイニングTM ├TMとシソーラス ├PubMedをTM ├TMとMeSH ├TMとNLTK ├テキストマイニングとtagger ├医薬品添付文書DB ├論文の処理1 └ 分子進化学 ├分子進化学 └ Pythonと論文アクセス ├Pythonを使ってみる ├PythonでPubMed ├Pythonで...続き └ CUDA ├GPU ├ProgrammingGuide ├Selandメモ ├数値積分 └ ACS、PHPからLDAP ├ACS導入 ├新規ホスト移行 ├再度やり直し ├OpenLDAP導入 └ Linuxでビデオ ├Linuxでビデオデータを作る ├AVIフ
配列情報(DNA、アミノ酸)と生体分子の機能解析、生物多様性・分子進化に関する研究・教育活動を行っています。 研究目的 配列決定技術の発展に伴い、多くの生物のゲノム配列が解読・公開されるようになった。 膨大なデータが次々に生み出され、そろそろ「生命とはなにか」の答えが出てきても良さそうだ。 しかし、多細胞生物では遺伝子数すら解明されたものは皆無である。 それどころか「粒子としての遺伝子」の概念を「遺伝子機能情報を含むDNA領域」に 当てはめることが難しくなり、「遺伝子」の概念さえ議論の対象となった。 バイオインフォマティクスは、生命に関わる分子の構造・状態の情報を用い、 既存知識や様々な尺度・手法に基づく類似度を規準に、 「遺伝子」や「タンパク質」の機能と振舞いの分類・予測方法開発と応用を扱ってきた。 一方で、配列や物理的構造の情報は観測可能な基盤であり、 遺伝子の定義が曖昧になったいま、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く