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Analysis of the ParConnect algorithm ran on Intel Xeon Phi Knights Landing

机译:对ParConnect算法的分析在Intel Xeon Phi Knights Landing上运行

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摘要

Huge volume of data and high data complexity are the main challenges in metagenomic assembly. Therefore, Patrick Flick et al. present a novel highly-scalable distributed-memory parallel algorithm (ParConnect) to find connected subgraphs. Their approach to this subject leads to the well-studied problem of finding weakly connected components in a de Bruijn graph, which is used to represent overlaps between sequences of symbols. At the Student Cluster Competition 2016 (SCC 2016), we reproduced the results of their paper on an Intel Xeon Phi Knights Landing cluster and analyzed the share of communication time compared to the whole computation. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:庞大的数据量和很高的数据复杂性是宏基因组组装的主要挑战。因此,Patrick Flick等。提出了一种新颖的高度可扩展的分布式内存并行算法(ParConnect)来查找连接的子图。他们对这个问题的研究方法导致了一个经过充分研究的问题,即在de Bruijn图中寻找弱连接的组件,该图用于表示符号序列之间的重叠。在2016年学生集群竞赛(SCC 2016)中,我们在英特尔至强融核骑士登陆集群上再现了他们论文的结果,并分析了通信时间与整个计算所占的比例。 (C)2017 Elsevier B.V.保留所有权利。

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