엔비디아 테슬라, 베이징게놈연구소 유전체학 연구에 활용

(서울=뉴스와이어) 비주얼 컴퓨팅 분야의 세계적인 선도 기업인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨황)는 엔비디아 테슬라(Tesla) GPU가 세계 최대 규모의 유전체학 연구소인 베이징게놈연구소(Beijing Genome Institue, 이하 BGI)의 서버팜(Server farm)에 활용돼 기존 4일 가까이 소요되던 DNA 시퀀싱(DNA Sequencing, DNA 염기서열 결정법) 데이터 배치 분석시간을 6시간으로 대폭 축소했다고 밝혔다.

 

 

이러한 혁신적인 속도개선은 DNA 분자를 구성하는 화학적 구성요소를 보다 합리적인 비용으로 판별하는 데 있어 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 엔비디아 테슬라 GPU를 활용해 더 빠른 속도로 분석이 가능해지면, 인간 유전체 염기서열 분석 비용을 미화 1천 달러이하로 낮춰 이를 임상 실험 및 환자 치료에 활용한다는 '1천 달러 게놈 목표' 또한 달성할 수 있을 것으로 예상되고 있다.

BGI 고성능컴퓨팅 어플리케이션의 왕 빙치앙(Wang Bingqiang) 센터장은 "대량의 데이터를 고속으로 처리하는 시퀀싱 시스템이 매일 엄청난 양의 게놈 데이터를 생성하고 있다."며 "게놈 분석 어플리케이션을 GPU로 가속한 덕분에 그 어느 때보다 빠르게 박테리아, 식물 및 인간에 대한 데이터를 분석할 수 있게 되었고, 이는 연구자 및 헬스케어 전문가들이 높은 효능과 합리적인 비용으로 개인별 맞춤 의약품 및 치료법을 개발할 수 있는 가능성을 한층 높여줄 것"이라고 전망했다.

BGI 에서 개발한 엔비디아 테슬라 GPU로 가속되는 게놈 데이터 분석 어플리케이션 3종:

SOAP3 얼라이너(SOAP3 aligner)

시퀀싱 시스템에서 산출하는 단편서열(short read)을 GPU 가속을 통해 기존 레퍼런스 게놈 시퀀스와 대조한다. GPU 가속 없이는 수 분이 걸릴 작업이지만, SOAP3 얼라이너는 수십 초 만에 1백만 개의 서열 조각당 총 3개의 부정합 정렬을 찾아낸다. 개별 게놈의 시퀀싱 및 조합, 분석 완료된 게놈과의 대비를 신속히 처리, 장래 발생 가능한 질병의 증상과 치료법을 알려준다.

G+SNP(스닙 탐지)

게놈 DNA의 스닙(SNP, 단일염기다형성) 분석에 널리 사용되고 있는 SOAPsnp 소프트웨어의 GPU 가속 버전이다. 이러한 DNA 스닙 분석을 통해 개인별 질병의 발생 및 박테리아, 바이러스, 약품에 대한 반응이 어떻게 다른지 알 수 있다.

GAMA(고선명 지노타이핑 툴)

유전자 세트 분석을 통해 전립선암 경향이나 눈동자 색깔 등 특정 유전자 변종의 빈도 또는 발생 분포를 알 수 있다.

수미트 굽타(Sumit Gupta) 엔비디아 테슬라 비즈니스 매니저는 "과학을 통해 1천 달러 게놈 목표를 달성할 수 있는 유일한 길은 보다 쉽고 빠르고 경제적으로 DNA 데이터를 분석하는 기술을 확보하는 것"이라며, "연구자들은 GPU 컴퓨팅을 통해 과학 어플리케이션의 속도를 혁신적으로 개선, 모든 종류의 핵심적인 연구를 보다 간편하고 적은 비용으로 진행할 수 있다."고 말했다.

BGI는 식물 및 대장균에서부터 자이언트 판다에 이르기까지 다양한 생물체의 게놈 시퀀싱 연구에서 혁신적인 성과를 달성하고 있으며, 이러한 연구는 더 나은 의약품 개발과 헬스케어 개선 및 유전자적으로 개선된 식품 개발을 위해 활용되고 있다. BGI의 연간 시퀀싱 결과물은 곧 인간 게놈 70만개를 뛰어넘을 것으로 예상되며, 이는 단 하나의 게놈 시퀀싱에 13년이 걸렸던 초창기와 비교하면 눈부신 발전이다.

BGI의 서버팜에서 활용하고 있는 엔비디아 테슬라 GPU는 엔비디아의 병렬 연산 아키텍처인 쿠다(CUDA)에 기반한 대규모 병렬 가속장치로, 어플리케이션 개발자는 쿠다 C, 쿠다 C++, 쿠다 포트란(Fortran) 또는 간단하고 쉬운 명령어 기반 컴파일러를 사용해서 어플리케이션을 가속할 수 있다.

BGI에 관련된 보다 상세한 정보는 BGI 웹사이트(en.genomics.cn/navigation/index.action)에서 확인할 수 있다. 고성능 컴퓨팅을 위한 엔비디아 테슬라 GPU와 쿠다 병렬 컴퓨팅 아키텍처 및 프로그래밍에 대한 보다 자세한 내용은 www.nvidia.co.kr/tesla 와 www.nvidia.co.kr/cuda 에서 찾아볼 수 있다.

출처:엔비디아코리아

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입력2011.12.14 10:28