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J-GLOBAL ID：201702233314948955   整理番号：17A1391994

ビッグ次世代シークエンシングデータセットの圧縮を高速化するためのハイブリッドMPI-OpenMP戦略【Powered by NICT】

A Hybrid MPI-OpenMP Strategy to Speedup the Compression of Big Next-Generation Sequencing Datasets

著者 (2件)： Vargas-Perez Sandino (Department of Computer Science, Western Michigan University, Kalamazoo, MI) ,  Saeed Fahad (Department of Electrical and Computer Engineering and Department of Computer Science, Western Michigan University, Kalamazoo, MI)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 10  ページ： 2760-2769  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： DNA配列決定は,ハイスループット,低コスト次世代シークエンシング(NGS)技術の急速な発展によりビッグデータの領域に移行した。効率的にこの情報を蓄積し,分布するのに十分であることを逐次データ圧縮溶液は,落下の背後にある。本論文では,phyNGSC,分散共有メモリアーキテクチャの特徴を組み合わせることにより大きなNGSデータの圧縮を高速化するハイブリッドMPI-OpenMP戦略を導入した。著者らのアルゴリズムは,プロセスとスレッド間の作業負荷を均衡させ,局所性を利用することによりメモリ待ち時間を軽減し,過剰な読取/書込演算とノード間メッセージ交換を減少させることにより入出力を加速した。アルゴリズムはスケーラブルにするために,著者らは元のためのデータセットを再構成する能力を保持しながら,分散と非決定論的様式で圧縮データを記述することを可能にする新しいタイムスタンプベースファイル構造を導入した。著者らの実験結果は,phyNGSCした最大3GB/sのスループットNGS特異的逐次圧縮機より45~98%速いことを大きなNGSデータセットの圧縮時間を達成したことを示す。著者らの理論的解析と実験結果は,いくつかのデータセット超線形スピードアップと一定の効率が得られた強いスケーラビリティを示唆した。連続走行NGS特異的圧縮アルゴリズムで撮影した5時間以上と比較して8分でデータの1テラバイトを圧縮することができた。他の並列解法と比較して,phyNGSCは6倍の高速化を達成したより高い圧縮比を維持した。この実装のためのコードであるhttps://github.com/pcdslab/PHYNGSCで利用可能である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 局所性 ,  メッセージ交換 ,  記憶装置 ,  再構成 ,  アルゴリズム ,  待ち時間 ,  データ圧縮 ,  *高速化 ,  スループット ,  スレッド ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 分散共有メモリ ,  ビッグデータ ,  *OpenMP ,  *次世代シークエンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算理論  (JB02000A) ,  言語プロセッサ  (JD03040F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 次世代シークエンシング ,  データセット ,  高速化 ,  MPI ,  OpenMP ,  戦略