Parallelizing Population Genetics Applications
Amb la creixent disponibilitat de dades a escala de l'genoma per a la investigació genètica, els genetistes de poblacions moleculars han de treballar amb models més complexos, el que no pot fer-se en un temps determinat utilitzant el mètode coalescent estàndard. Aquest escenari va dur a el dese...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/673278 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10803/673278 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | HPC Programació paral·lela Programación paralela Parallel programming Genètica poblacional Genética poblacional Population genetics Tecnologies 004 |
| Resumo: | Amb la creixent disponibilitat de dades a escala de l'genoma per a la investigació genètica, els genetistes de poblacions moleculars han de treballar amb models més complexos, el que no pot fer-se en un temps determinat utilitzant el mètode coalescent estàndard. Aquest escenari va dur a el desenvolupament de diverses aplicacions alternatives de simulació numèrica. Tot i l'accés cada vegada més gran a les agrupacions de computació d'alt rendiment (HPC) a l'acadèmia, no s'està aprofitant en el camp de la genètica de poblacions. L'establiment de paral·lels entre les aplicacions existents és difícil d'aconseguir pels desenvolupadors sense una comprensió completa de la HPC, i les noves aplicacions només aprofiten les capacitats de multiprocessament d'una sola computadora. En aquesta tesi es proposa una metodologia per establir un paral·lelisme entre les aplicacions coalescents i utilitzar eficaçment tota la potència de processament disponible d'un grup d'HPC. La metodologia introdueix una estratègia per reduir les comunicacions intra-node en el paradigma de pas de missatges. Aquesta solució permet obtenir una millor escalabilitat per a les aplicacions coalescents que requereixen la generació de milions de rèpliques. Com a resultat, els genetistes de poblacions poden utilitzar les eines coalescents estàndard per executar l'anàlisi de Computació Bayesiana Aproximada (ABC) sense dependre d'aplicacions menys precises. Hem avaluat la nostra estratègia establint un paral·lelisme amb l'aplicació coalescent estàndard de facto i executant experiments a escala de l'genoma en un conglomerat HPC real. Afinant diferents aspectes de la nostra metodologia, hem obtingut importants guanys de rendiment, donant lloc a una velocitat de 4x per sobre de la nostra paral·lelització inicial, que representava una velocitat de 50x per sobre de l'aplicació coalescent de referència. |
|---|