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A highly efficient multi-core algorithm for clustering extremely large datasets

机译:一种高效的多核算法用于对超大型数据集进行聚类

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摘要

BackgroundIn recent years, the demand for computational power in computational biology has increased due to rapidly growing data sets from microarray and other high-throughput technologies. This demand is likely to increase. Standard algorithms for analyzing data, such as cluster algorithms, need to be parallelized for fast processing. Unfortunately, most approaches for parallelizing algorithms largely rely on network communication protocols connecting and requiring multiple computers. One answer to this problem is to utilize the intrinsic capabilities in current multi-core hardware to distribute the tasks among the different cores of one computer.
机译:背景技术近年来,由于来自微阵列和其他高通量技术的数据集快速增长,对计算生物学的计算能力的需求已经增加。这种需求可能会增加。需要对用于分析数据的标准算法(例如集群算法)进行并行化以进行快速处理。不幸的是,大多数并行化算法的方法很大程度上依赖于连接并需要多台计算机的网络通信协议。解决此问题的方法之一是利用当前多核硬件中的固有功能在一台计算机的不同内核之间分配任务。

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