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MULTITHREADING BIOINFORMATICS SOFTWARE WITH OPENMP: SNPHAP CASE STUDY

机译:带有OPENMP的多线程生物信息学软件:SNPHAP案例研究

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摘要

This paper presents a parallelization framework for infer-rnring haplotypes using an expectation maximization (EM)rnalgorithm. Our framework utilizes GProf profiling tool,rnOpenMP library, and ompP profiling tool to parallelizernthe algorithm by determining the hotspot functions, mul-rntithreading, and executing them on the Multi-core CPUs.rnIn our experiments, we choose the SNPHAP program forrnthis case study and run it on an 8-core Xeon Linux ma-rnchine. The results show that our framework can signifi-rncantly speedup up to 214% on a large data set with 151rnloci of a 10,000 data samples. In addition, deep profiles ofrnmultithreaded SNPHAP support our discovery that maxi-rnmum speedup can be achieved when the number of parallelrnthreads equals to the number of physical cores.
机译:本文提出了使用期望最大化(EM)算法的推理单倍型的并行化框架。我们的框架利用GProf分析工具,rnOpenMP库和ompP分析工具,通过确定热点功能,多线程并在多核CPU上执行它们,来并行化算法。在我们的实验中,我们选择SNPHAP程序进行此案例研究和在8核Xeon Linux机器上运行它。结果表明,我们的框架可以在10,000个数据样本中的151nloci的情况下,对大型数据集显着加快214%的速度。另外,多线程SNPHAP的深层配置文件支持我们的发现,即当并行线程的数量等于物理内核的数量时,可以实现最大的加速。

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