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异构集群上的宏基因组聚类优化
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作者 韦建文 许志耿 +2 位作者 王丙强 simon see 林新华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期20-22,47,共4页
宏基因组基因聚类是筛选致病基因的新型方法,其依赖于海量的测序数据、有效的聚类算法以及高效的计算机来实现。相关系数矩阵的计算是进行聚类前必须完成的操作,占总计算量的比重较大。以某基因库为例,包含1300个样本、每样本百万基因... 宏基因组基因聚类是筛选致病基因的新型方法,其依赖于海量的测序数据、有效的聚类算法以及高效的计算机来实现。相关系数矩阵的计算是进行聚类前必须完成的操作,占总计算量的比重较大。以某基因库为例,包含1300个样本、每样本百万基因的数据,单线程运行需要27年。充分发挥多核CPU的潜力,利用GPU加速卡强大的计算能力,将程序扩展到多节点集群上运行,是重要而迫切的工作。在仔细分析算法的基础上,首先针对单CPU节点和单GPU卡做了高效实现,获得了接近理想的加速比;然后利用缓存优化进一步提升性能;最后使用负载均衡方法在MPI线程间分发计算任务,实现了良好的扩展。相比未优化的单线程程序,16节点CPU获得了238.8倍的加速,6块GPU卡获得了263.8倍的加速。 展开更多
关键词 基因聚类 异构计算 缓存优化 负载均衡
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