Assessment of the parallelization approach of d2_cluster for high‐performance sequence clustering

计算机科学 并行计算 聚类分析 序列(生物学) 加速 多处理 编码(集合论) 星团(航天器) 算法 程序设计语言 人工智能 化学 生物化学 集合(抽象数据类型)
作者
John E. Carpenter,Alan Christoffels,Yael Weinbach,Winston Hide
出处
期刊:Journal of Computational Chemistry [Wiley]
卷期号:23 (7): 755-757 被引量:20
标识
DOI:10.1002/jcc.10025
摘要

The exponential increase in expressed sequence tag (EST) sequence data amplifies the computational cost of clustering sequences such that new algorithms are required to analyze data at a greater rate. We have parallelized d2_cluster on a SGI Origin 2000 multiprocessor and observed a speedup of approximately 100x on 126 processors when processing a 15,876 EST dataset. The parallelized d2_cluster code is obtainable from the SANBI website (http://www.sanbi.ac.za/CODES).

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