| Revista: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000423170 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Autores: | Orozco Arias, Simon1 Camargo Forero, Leonardo2 Correa, Juan Carlos1 Guyot, Romain3 Cristancho, Marco1 |
| Instituciones: | 1BIOS Centro de bioinformática y biología computacional, Manizales, Caldas. Colombia 2Universidad Politécnica de Cataluña, Departamento de Física, Barcelona. España 3Institut de Recherche pour le Developpement, Montpellier, Herault. Francia |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 18 |
| Número: | 4 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | El uso de supercomputación en la ciencia es necesario, debido a las grandes cantidades de datos que se analizan para obtener resultados impactantes. Las tecnologías many-core como Intel Xeon Phi aparecen como una alternativa de acelerar estos análisis y su uso en la supercomputación, en especial, dentro de la bioinformática, donde es más común, pero los resultados no son los esperados al ejecutar software altamente demandante en clústeres heterogéneos. En la siguiente investigación se muestra un wrapper encargado de paralelizar óptimamente NCBI-Blast sobre varios nodos de CPUs y Xeon Phi, con el objetivo de reducir al máximo los tiempos de ejecución y demostrar la utilidad que pueden tener las tecnologías many-core en las ciencias aplicadas |
| Resumen en inglés | Usage of supercomputing in science is more necessary every day, due to the large amount of data that researches have to analyze to obtain significant results. Many-cores technologies such as Intel Xeon Phi were developed as an alternative to accelerate these studies and its use in supercomputers and especially in bioinformatics is more common nowadays, but the results are not good enough when high-demand software is executed in heterogeneous clusters. This research shows a wrapper that achieves parallelization optimally using NCBI-Blast on CPUs and Xeon Phi nodes, the main goal here is to reduce execution times and to demonstrate the usefulness that many-cores technologies contribute in applied sciences |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Procesamiento de datos, Bioinformática, Procesamiento en paralelo, Tecnologías many-cores, Clústeres heterogéneos, Alineamiento de secuencias, Supercomputación heterogénea |
| Keyword: | Data processing, Parallel processing, Many-cores technologies, Heterogeneous clusters, Bioinformatics, Heterogeneous supercomputing |
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