高性能計算(HPC)プラットフォームにおけるゲノミクスワークフローの展開:記憶,記憶および計算の考察【JST・京大機械翻訳】

Powers, M.; Mannthey, K.; Sebastian, P.; Adsule, S.; Kiernan, E.; Smith, J. T.; Way, J.; Shifaw, B.; Roazen, D.; Narvaez, P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217122104056 整理番号：22P0330435

高性能計算(HPC)プラットフォームにおけるゲノミクスワークフローの展開:記憶,記憶および計算の考察【JST・京大機械翻訳】

Deploying genomics workflows on high performance computing (HPC) platforms: storage, memory, and compute considerations

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

次世代シークエンシング(NGS)作業負荷は,主に,不均一計算,メモリ,およびストレージ要求によるタスクのパイプラインから成る。最適システム構成を同定することは,歴史的にシステムアーキテクチャとバイオインフォマティクスの両方における専門知識を必要とする。本論文は,高性能コンピューティング(HPC)インフラストラクチャのためのゲノミクスワークフローを調整する方法に関する推薦とともに,広範なベンチマークとプロファイリングに基づく1つの一般的に使用されるゲノミクス作業負荷のためのインフラストラクチャ推薦について概説する。実証された方法論と学習は,他のゲノミクス作業負荷とクラウドのような他のインフラストラクチャのために拡張できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 計算機システム開発 , 研究開発

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