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Computational Strategies for Scalable Genomics Analysis.
The revolution in next-generation DNA sequencing technologies is leading to explosive data growth in genomics, posing a significant challenge to the computing infrastructure and software algorithms for genomics analysis. Various big data technologies have been explored to scale up/out current bioinformatics solutions to mine the big genomics data. In this review, we survey some of these exciting developments in the applications of parallel distributed computing and special hardware to genomics. We comment on the pros and cons of each strategy in the context of ease of development, robustness, scalability, and efficiency. Although this review is written for an audience from the genomics and bioinformatics fields, it may also be informative for the audience of computer science with interests in genomics applications
SparkFlow : towards high-performance data analytics for Spark-based genome analysis
The recent advances in DNA sequencing technology triggered next-generation sequencing (NGS) research in full scale. Big Data (BD) is becoming the main driver in analyzing these large-scale bioinformatic data. However, this complicated process has become the system bottleneck, requiring an amalgamation of scalable approaches to deliver the needed performance and hide the deployment complexity. Utilizing cutting-edge scientific workflows can robustly address these challenges. This paper presents a Spark-based alignment workflow called SparkFlow for massive NGS analysis over singularity containers. SparkFlow is highly scalable, reproducible, and capable of parallelizing computation by utilizing data-level parallelism and load balancing techniques in HPC and Cloud environments. The proposed workflow capitalizes on benchmarking two state-of-art NGS workflows, i.e., BaseRecalibrator and ApplyBQSR. SparkFlow realizes the ability to accelerate large-scale cancer genomic analysis by scaling vertically (HyperThreading) and horizontally (provisions on-demand). Our result demonstrates a trade-off inevitably between the targeted applications and processor architecture. SparkFlow achieves a decisive improvement in NGS computation performance, throughput, and scalability while maintaining deployment complexity. The paper’s findings aim to pave the way for a wide range of revolutionary enhancements and future trends within the High-performance Data Analytics (HPDA) genome analysis realm.Postprin
Distributed training of deep neural networks with spark: The MareNostrum experience
Deployment of a distributed deep learning technology stack on a large parallel system is a very complex process, involving the integration and configuration of several layers of both, general-purpose and custom software. The details of such kind of deployments are rarely described in the literature. This paper presents the experiences observed during the deployment of a technology stack to enable deep learning workloads on MareNostrum, a petascale supercomputer. The components of a layered architecture, based on the usage of Apache Spark, are described and the performance and scalability of the resulting system is evaluated. This is followed by a discussion about the impact of different configurations including parallelism, storage and networking alternatives, and other aspects related to the execution of deep learning workloads on a traditional HPC setup. The derived conclusions should be useful to guide similarly complex deployments in the future.Peer ReviewedPostprint (author's final draft
Novel high performance techniques for high definition computer aided tomography
Mención Internacional en el título de doctorMedical image processing is an interdisciplinary field in which multiple research areas are involved:
image acquisition, scanner design, image reconstruction algorithms, visualization, etc.
X-Ray Computed Tomography (CT) is a medical imaging modality based on the attenuation
suffered by the X-rays as they pass through the body. Intrinsic differences in attenuation properties
of bone, air, and soft tissue result in high-contrast images of anatomical structures. The
main objective of CT is to obtain tomographic images from radiographs acquired using X-Ray
scanners. The process of building a 3D image or volume from the 2D radiographs is known as
reconstruction. One of the latest trends in CT is the reduction of the radiation dose delivered
to patients through the decrease of the amount of acquired data. This reduction results in artefacts
in the final images if conventional reconstruction methods are used, making it advisable to
employ iterative reconstruction algorithms.
There are numerous reconstruction algorithms available, from which we can highlight two
specific types: traditional algorithms, which are fast but do not enable the obtaining of high
quality images in situations of limited data; and iterative algorithms, slower but more reliable
when traditional methods do not reach the quality standard requirements. One of the priorities
of reconstruction is the obtaining of the final images in near real time, in order to reduce the
time spent in diagnosis. To accomplish this objective, new high performance techniques and methods
for accelerating these types of algorithms are needed. This thesis addresses the challenges
of both traditional and iterative reconstruction algorithms, regarding acceleration and image
quality. One common approach for accelerating these algorithms is the usage of shared-memory
and heterogeneous architectures. In this thesis, we propose a novel simulation/reconstruction
framework, namely FUX-Sim. This framework follows the hypothesis that the development of
new flexible X-ray systems can benefit from computer simulations, which may also enable performance
to be checked before expensive real systems are implemented. Its modular design
abstracts the complexities of programming for accelerated devices to facilitate the development
and evaluation of the different configurations and geometries available. In order to obtain near
real execution times, low-level optimizations for the main components of the framework are
provided for Graphics Processing Unit (GPU) architectures.
Other alternative tackled in this thesis is the acceleration of iterative reconstruction algorithms
by using distributed memory architectures. We present a novel architecture that unifies
the two most important computing paradigms for scientific computing nowadays: High Performance
Computing (HPC). The proposed architecture combines Big Data frameworks with the
advantages of accelerated computing.
The proposed methods presented in this thesis provide more flexible scanner configurations
as they offer an accelerated solution. Regarding performance, our approach is as competitive as
the solutions found in the literature. Additionally, we demonstrate that our solution scales with
the size of the problem, enabling the reconstruction of high resolution images.El procesamiento de imágenes médicas es un campo interdisciplinario en el que participan múltiples
áreas de investigación como la adquisición de imágenes, diseño de escáneres, algoritmos de
reconstrucción de imágenes, visualización, etc. La tomografía computarizada (TC) de rayos X es
una modalidad de imágen médica basada en el cálculo de la atenuación sufrida por los rayos X a
medida que pasan por el cuerpo a escanear. Las diferencias intrínsecas en la atenuación de hueso,
aire y tejido blando dan como resultado imágenes de alto contraste de estas estructuras anatómicas.
El objetivo principal de la TC es obtener imágenes tomográficas a partir estas radiografías
obtenidas mediante escáneres de rayos X. El proceso de construir una imagen o volumen en 3D a
partir de las radiografías 2D se conoce como reconstrucción. Una de las últimas tendencias en la
tomografía computarizada es la reducción de la dosis de radiación administrada a los pacientes
a través de la reducción de la cantidad de datos adquiridos. Esta reducción da como resultado
artefactos en las imágenes finales si se utilizan métodos de reconstrucción convencionales, por
lo que es aconsejable emplear algoritmos de reconstrucción iterativos.
Existen numerosos algoritmos de reconstrucción disponibles a partir de los cuales podemos
destacar dos categorías: algoritmos tradicionales, rápidos pero no permiten obtener imágenes de
alta calidad en situaciones en las que los datos son limitados; y algoritmos iterativos, más lentos
pero más estables en situaciones donde los métodos tradicionales no alcanzan los requisitos en
cuanto a la calidad de la imagen. Una de las prioridades de la reconstrucción es la obtención
de las imágenes finales en tiempo casi real, con el fin de reducir el tiempo de diagnóstico. Para
lograr este objetivo, se necesitan nuevas técnicas y métodos de alto rendimiento para acelerar
estos algoritmos.
Esta tesis aborda los desafíos de los algoritmos de reconstrucción tradicionales e iterativos,
con respecto a la aceleración y la calidad de imagen. Un enfoque común para acelerar estos
algoritmos es el uso de arquitecturas de memoria compartida y heterogéneas. En esta tesis,
proponemos un nuevo sistema de simulación/reconstrucción, llamado FUX-Sim. Este sistema se
construye alrededor de la hipótesis de que el desarrollo de nuevos sistemas de rayos X flexibles
puede beneficiarse de las simulaciones por computador, en los que también se puede realizar
un control del rendimiento de los nuevos sistemas a desarrollar antes de su implementación
física. Su diseño modular abstrae las complejidades de la programación para aceleradores con el
objetivo de facilitar el desarrollo y la evaluación de las diferentes configuraciones y geometrías
disponibles. Para obtener ejecuciones en casi tiempo real, se proporcionan optimizaciones de
bajo nivel para los componentes principales del sistema en las arquitecturas GPU.
Otra alternativa abordada en esta tesis es la aceleración de los algoritmos de reconstrucción
iterativa mediante el uso de arquitecturas de memoria distribuidas. Presentamos una arquitectura
novedosa que unifica los dos paradigmas informáticos más importantes en la actualidad:
computación de alto rendimiento (HPC) y Big Data. La arquitectura propuesta combina sistemas
Big Data con las ventajas de los dispositivos aceleradores.
Los métodos propuestos presentados en esta tesis proporcionan configuraciones de escáner
más flexibles y ofrecen una solución acelerada. En cuanto al rendimiento, nuestro enfoque es tan
competitivo como las soluciones encontradas en la literatura. Además, demostramos que nuestra
solución escala con el tamaño del problema, lo que permite la reconstrucción de imágenes de
alta resolución.This work has been mainly funded thanks to a FPU fellowship (FPU14/03875) from the Spanish
Ministry of Education.
It has also been partially supported by other grants:
• DPI2016-79075-R. “Nuevos escenarios de tomografía por rayos X”, from the Spanish Ministry
of Economy and Competitiveness.
• TIN2016-79637-P Towards unification of HPC and Big Data Paradigms from the Spanish
Ministry of Economy and Competitiveness.
• Short-term scientific missions (STSM) grant from NESUS COST Action IC1305.
• TIN2013-41350-P, Scalable Data Management Techniques for High-End Computing Systems
from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness.
• RTC-2014-3028-1 NECRA Nuevos escenarios clinicos con radiología avanzada from the
Spanish Ministry of Economy and Competitiveness.Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: José Daniel García Sánchez.- Secretario: Katzlin Olcoz Herrero.- Vocal: Domenico Tali
Evaluation and optimization of Big Data Processing on High Performance Computing Systems
Programa Oficial de Doutoramento en Investigación en Tecnoloxías da Información. 524V01[Resumo]
Hoxe en día, moitas organizacións empregan tecnoloxías Big Data para extraer
información de grandes volumes de datos. A medida que o tamaño destes volumes
crece, satisfacer as demandas de rendemento das aplicacións de procesamento
de datos masivos faise máis difícil. Esta Tese céntrase en avaliar e optimizar estas
aplicacións, presentando dúas novas ferramentas chamadas BDEv e Flame-MR. Por
unha banda, BDEv analiza o comportamento de frameworks de procesamento Big
Data como Hadoop, Spark e Flink, moi populares na actualidade. BDEv xestiona
a súa configuración e despregamento, xerando os conxuntos de datos de entrada
e executando cargas de traballo previamente elixidas polo usuario. Durante cada
execución, BDEv extrae diversas métricas de avaliación que inclúen rendemento,
uso de recursos, eficiencia enerxética e comportamento a nivel de microarquitectura.
Doutra banda, Flame-MR permite optimizar o rendemento de aplicacións Hadoop
MapReduce. En xeral, o seu deseño baséase nunha arquitectura dirixida por eventos
capaz de mellorar a eficiencia dos recursos do sistema mediante o solapamento da
computación coas comunicacións. Ademais de reducir o número de copias en memoria
que presenta Hadoop, emprega algoritmos eficientes para ordenar e mesturar os
datos. Flame-MR substitúe o motor de procesamento de datos MapReduce de xeito
totalmente transparente, polo que non é necesario modificar o código de aplicacións
xa existentes. A mellora de rendemento de Flame-MR foi avaliada de maneira exhaustiva
en sistemas clúster e cloud, executando tanto benchmarks estándar coma
aplicacións pertencentes a casos de uso reais. Os resultados amosan unha redución
de entre un 40% e un 90% do tempo de execución das aplicacións. Esta Tese proporciona
aos usuarios e desenvolvedores de Big Data dúas potentes ferramentas
para analizar e comprender o comportamento de frameworks de procesamento de
datos e reducir o tempo de execución das aplicacións sen necesidade de contar con
coñecemento experto para elo.[Resumen]
Hoy en día, muchas organizaciones utilizan tecnologías Big Data para extraer
información de grandes volúmenes de datos. A medida que el tamaño de estos volúmenes
crece, satisfacer las demandas de rendimiento de las aplicaciones de procesamiento
de datos masivos se vuelve más difícil. Esta Tesis se centra en evaluar y
optimizar estas aplicaciones, presentando dos nuevas herramientas llamadas BDEv
y Flame-MR. Por un lado, BDEv analiza el comportamiento de frameworks de procesamiento
Big Data como Hadoop, Spark y Flink, muy populares en la actualidad.
BDEv gestiona su configuración y despliegue, generando los conjuntos de datos de
entrada y ejecutando cargas de trabajo previamente elegidas por el usuario. Durante
cada ejecución, BDEv extrae diversas métricas de evaluación que incluyen rendimiento,
uso de recursos, eficiencia energética y comportamiento a nivel de microarquitectura.
Por otro lado, Flame-MR permite optimizar el rendimiento de aplicaciones
Hadoop MapReduce. En general, su diseño se basa en una arquitectura dirigida por
eventos capaz de mejorar la eficiencia de los recursos del sistema mediante el solapamiento
de la computación con las comunicaciones. Además de reducir el número
de copias en memoria que presenta Hadoop, utiliza algoritmos eficientes para ordenar
y mezclar los datos. Flame-MR reemplaza el motor de procesamiento de datos
MapReduce de manera totalmente transparente, por lo que no se necesita modificar
el código de aplicaciones ya existentes. La mejora de rendimiento de Flame-MR ha
sido evaluada de manera exhaustiva en sistemas clúster y cloud, ejecutando tanto
benchmarks estándar como aplicaciones pertenecientes a casos de uso reales. Los
resultados muestran una reducción de entre un 40% y un 90% del tiempo de ejecución
de las aplicaciones. Esta Tesis proporciona a los usuarios y desarrolladores de
Big Data dos potentes herramientas para analizar y comprender el comportamiento
de frameworks de procesamiento de datos y reducir el tiempo de ejecución de las
aplicaciones sin necesidad de contar con conocimiento experto para ello.[Abstract]
Nowadays, Big Data technologies are used by many organizations to extract
valuable information from large-scale datasets. As the size of these datasets increases,
meeting the huge performance requirements of data processing applications
becomes more challenging. This Thesis focuses on evaluating and optimizing these
applications by proposing two new tools, namely BDEv and Flame-MR. On the one
hand, BDEv allows to thoroughly assess the behavior of widespread Big Data processing
frameworks such as Hadoop, Spark and Flink. It manages the configuration
and deployment of the frameworks, generating the input datasets and launching the
workloads specified by the user. During each workload, it automatically extracts
several evaluation metrics that include performance, resource utilization, energy efficiency
and microarchitectural behavior. On the other hand, Flame-MR optimizes
the performance of existing Hadoop MapReduce applications. Its overall design is
based on an event-driven architecture that improves the efficiency of the system
resources by pipelining data movements and computation. Moreover, it avoids redundant
memory copies present in Hadoop, while also using efficient sort and merge
algorithms for data processing. Flame-MR replaces the underlying MapReduce data
processing engine in a transparent way and thus the source code of existing applications
does not require to be modified. The performance benefits provided by Flame-
MR have been thoroughly evaluated on cluster and cloud systems by using both
standard benchmarks and real-world applications, showing reductions in execution
time that range from 40% to 90%. This Thesis provides Big Data users with powerful
tools to analyze and understand the behavior of data processing frameworks and
reduce the execution time of the applications without requiring expert knowledge
BDEv 3.0: energy efficiency and microarchitectural characterization of Big Data processing frameworks
This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Future Generation Computer Systems. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1016/j.future.2018.04.030[Abstract] As the size of Big Data workloads keeps increasing, the evaluation of distributed frameworks becomes a crucial task in order to identify potential performance bottlenecks that may delay the processing of large datasets. While most of the existing works generally focus only on execution time and resource utilization, analyzing other important metrics is key to fully understanding the behavior of these frameworks. For example, microarchitecture-level events can bring meaningful insights to characterize the interaction between frameworks and hardware. Moreover, energy consumption is also gaining increasing attention as systems scale to thousands of cores. This work discusses the current state of the art in evaluating distributed processing frameworks, while extending our Big Data Evaluator tool (BDEv) to extract energy efficiency and microarchitecture-level metrics from the execution of representative Big Data workloads. An experimental evaluation using BDEv demonstrates its usefulness to bring meaningful information from popular frameworks such as Hadoop, Spark and Flink.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad; TIN2016-75845-PMinisterio de Educación; FPU14/02805Ministerio de Educación; FPU15/0338
Optimization of Real-World MapReduce Applications With Flame-MR: Practical Use Cases
[Abstract] Apache Hadoop is a widely used MapReduce framework for storing and processing large amounts of data. However, it presents some performance issues that hinder its utilization in many practical use cases. Although existing alternatives like Spark or Hama can outperform Hadoop, they require to rewrite the source code of the applications due to API incompatibilities. This paper studies the use of Flame-MR, an in-memory processing architecture for MapReduce applications, to improve the performance of real-world use cases in a transparent way while keeping application compatibility. Flame-MR adapts to the characteristics of the workloads, managing efficiently the use of custom data formats and iterative computations, while also reducing workload imbalance. The experimental evaluation, conducted in high performance clusters and the Microsoft Azure cloud, shows a clear outperformance of Flame-MR over Hadoop. In most cases, Flame-MR reduces the execution times by more than a half
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