面向吞吐型基因组学工作负载的非易失性内存解聚合
分布式、并行与集群计算
2020-07-07 v1
摘要
下一代测序技术的大规模应用需要处理海量数据以及复杂的生物信息学流程。计算架构已演进以应对这些问题，使多年前不可行的方法成为可能：加速器与非易失性内存（NVM）正被广泛用于增强最苛刻的工作负载。然而，生物信息学工作负载通常是更大流程的一部分，在资源方面具有不同且动态的需求。数据中心中软件定义基础设施（SDI）的引入为大幅提升基础设施管理效率提供了基础。SDI通过解聚合实现了结构化硬件资源的新方式，并提供新的硬件可组合与共享机制，以更灵活的方式部署工作负载。本文研究最先进的基因组学应用SMUFIN，旨在应对未来HPC设施的挑战。
引用
@article{arxiv.2007.02813,
title = {Disaggregating Non-Volatile Memory for Throughput-Oriented Genomics Workloads},
author = {Aaron Call and Jordà Polo and David Carrera and Francesc Guim and Sujoy Sen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02813},
year = {2020}
}
备注
Partially funded by European Research Council (ERC) under the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No 639595) - HiEST Project Published Euro-Par 2018: Euro-Par 2018: Parallel Processing Workshops pp 613-625