Flexible Modellerweiterung und Optimierung von Erdbebensimulationen

Simulations of realistic earthquake scenarios require scalable software and extensive supercomputing resources. With increasing fidelity in simulations, advanced rheological and source models need to be incorporated. I introduce a domain-specific language in order to handle the model flexibility in combination with the high efficiency requirements. The contributions in this thesis enabled the to date largest and longest dynamic rupture simulation of the 2004 Sumatra earthquake.Realistische Erdbebensimulationen benötigen skalierbare Software und beträchtliche Rechenressourcen. Mit zunehmender Genauigkeit der Simulationen müssen fortschrittliche rheologische und Quellmodelle integriert werden. Ich führe eine domänenspezifische Sprache ein, um die Modelflexibilität in Kombination mit den hohen Effizienzanforderungen zu beherrschen. Die Beiträge in dieser Arbeit haben die bisher größte und längste dynamische Bruchsimulation des Sumatra-Erdbebens von 2004 ermöglicht

Models, Optimizations, and Tools for Large-Scale Phylogenetic Inference, Handling Sequence Uncertainty, and Taxonomic Validation

Das Konzept der Evolution ist in der modernen Biologie von zentraler Bedeutung. Deswegen liefert die Phylogenetik, die Lehre über die Verwandschaften und Abstam- mung von Organismen bzw. Spezies, entscheidende Hinweise zur Entschlüsselung einer Vielzahl biologischer Prozesse. Phylogenetische Stammbäume sind einerseits für die Grundlagenforschung wichtig, da sie in Studien über die Diversifizierung und Umweltanpassung einzelner Organismengruppen (z.B. Insekten oder Vögel) bis hin zu der großen Herausforderung, die Entstehung und Entwicklung aller Lebensfor- men in einem umfassenden evolutionären Baum darzustellen (der sog. Tree of Life) Anwendung finden. Andererseits werden phylogenetische Methoden auch in prax- isnahen Anwendungen eingesetzt, um beispielsweise die Verbreitungsdynamik von HIV-Infektionen oder, die Heterogenität der Krebszellen eines Tumors, zu verstehen. Den aktuellen Stand der Technik in der Stammbaumrekonstruktion stellen Meth- oden Maximum Likelihood (ML) und Bayes’sche Inferenz (BI) dar, welche auf der Analyse molekularer Sequenzendaten (DNA und Proteine) anhand probabilistis- cher Evolutionsmodelle basieren. Diese Methoden weisen eine hohe Laufzeitkom- plexität auf (N P -schwer), welche die Entwicklung effizienter Heuristiken unabding- bar macht. Hinzu kommt, dass die Berechnung der Zielfunktion (sog. Phylogenetic Likelihood Function, PLF) neben einem hohen Speicherverbrauch auch eine Vielzahl an Gleitkommaarithmetik-Operationen erfordert und somit extrem rechenaufwendig ist. Die neuesten Entwicklungen im Bereich der DNA-Sequenzierung (Next Gener- ation Sequencing, NGS) steigern kontinuierlich den Durchsatz und senken zugleich die Sequenzierungskosten um ein Vielfaches. Für die Phylogenetik hat dies zur Folge, dass die Dimensionen der zu analysierenden Datensätze alle 2–3 Jahre, um eine Grössenordnung zunhemen. War es bisher üblich, einige Dutzend bis Hun- derte Spezies anhand einzelner bzw. weniger Gene zu analysieren (Sequenzlänge: 1–10 Kilobasen), stellen derzeit Studien mit Tausenden Sequenzen oder Genen keine Seltenheit mehr dar. In den nächsten 1–2 Jahren ist zu erwarten, dass die Anal- ysen Tausender bis Zehntausender vollständiger Genome bzw. Transkriptome (Se- quenzlänge: 1–100 Megabasen und mehr) anstehen. Um diesen Aufgaben gewachsen zu sein, müssen die bestehenden Methoden weiterentwickelt und optimiert werden, um vor allem Höchstleistungsrechner sowie neue Hardware-Architekturen optimal nutzen zu können. Außerdem führt die sich beschleunigende Speicherung von Sequenzen in öffentli- chen Datenbanken wie NCBI GenBank (und ihren Derivaten) dazu, dass eine hohe Qualität der Sequenzannotierungen (z. B. Organismus- bzw. Speziesname, tax- onomische Klassifikation, Name eines Gens usw.) nicht zwangsläufig gewährleistet ist. Das hängt unter anderem auch damit zusammen, dass eine zeitnahe Korrektur durch entsprechende Experten nicht mehr möglich ist, solange ihnen keine adäquaten Software-Tools zur Verfügung stehen. In dieser Doktroarbeit leisten wir mehrere Beiträge zur Bewältigung der oben genannten Herausforderungen. Erstens haben wir ExaML, eine dedizierte Software zur ML-basierten Stamm- baumrekonstruktion für Höchstleistungsrechner, auf den Intel Xeon Phi Hardware- beschleuniger portiert. Der Xeon Phi bietet im Vergleich zu klassischen x86 CPUs eine höhere Rechenleistung, die allerdings nur anhand architekturspezifischer Op- timierungen vollständig genutzt werden kann. Aus diesem Grund haben wir zum einen die PLF-Berechnung für die 512-bit-Vektoreinheit des Xeon Phi umstrukturi- ert und optimiert. Zum anderen haben wir die in ExaML bereits vorhandene reine MPI-Parallelisierung durch eine hybride MPI/OpenMP-Lösung ersetzt. Diese hy- bride Lösung weist eine wesentlich bessere Skalierbarkeit für eine hohe Zahl von Kernen bzw. Threads innerhalb eines Rechenknotens auf (>100 HW-Threads für Xeon Phi). Des Weiteren haben wir eine neue Software zur ML-Baumrekonstruktion na- mens RAxML-NG entwickelt. Diese implementiert, bis auf kleinere Anpassungen, zwar denselben Suchalgorithmus wie das weit verbreitete Programm RAxML, bietet aber gegenüber RAxML mehrere Vorteile: (a) dank den sorgfältigen Optimierungen der PLF-Berechnung ist es gelungen, die Laufzeiten um den Faktor 2 bis 3 zu reduzieren (b) die Skalierbarkeit auf extrem großen Eingabedatensätzen wurde verbessert, in- dem ineffiziente topologische Operationen eliminiert bzw. optimiert wurden, (c) die bisher nur in ExaML verfügbaren, für große Datensätze relevanten Funktionen wie Checkpointing sowie ein dedizierter Datenverteilungsalgorithmus wurden nachimple- mentiert (d) dem Benutzer steht eine größere Auswahl an statistischen DNA-Evo- lutionsmodellen zur Verfügung, die zudem flexibler kombiniert und parametrisiert werden können (e) die Weiterentwicklung der Software wird aufgrund der modularen Architektur wesentlich erleichtert (die Funktionen zur PLF-Berechnung wurden in eine gesonderte Bibliothek ausgeglidert). Als nächstes haben wir untersucht, wie sich Sequenzierungsfehler auf die Genau- igkeit phylogenetischr Stammbaumrekonstruktionen auswirken. Wir modifizieren den RAxML bzw. RAxML-NG Code dahingehend, dass sowohl die explizite Angabe von Fehlerwahrscheinlichkeiten als auch die automatische Schätzung von Fehlerraten mittels der ML-Methode möglich ist. Unsere Simulationen zeigen: (a) Wenn die Fehler gleichverteilt sind, kann die Fehlerrate direkt aus den Sequenzdaten geschätzt werden. (b) Ab einer Fehlerrate von ca. 1% liefert die Baumrekonstruktion unter Berücksichtigung des Fehlermodells genauere Ergebnisse als die klassische Methode, welche die Eingabe als fehlerfrei annimmt. Ein weiterer Beitrag im Rahmen dieser Arbeit ist die Software-Pipeline SATIVA zur rechnergestützten Identifizierung und Korrektur fehlerhafter taxonomischer An- notierungen in großen Sequenzendatenbanken. Der Algorithmus funktioniert wie folgt: für jede Sequenz wird die Platzierung im Stammbaum mit dem höchst- möglichen Likelihood-Wert ermittelt und anschließend geprüft, ob diese mit der vorgegeben taxonomischen Klassifikation übereinstimmt. Ist dies nicht der Fall, wird also eine Sequenz beispielsweise innerhalb einer anderen Gattung platziert, wird die Sequenz als falsch annotiert gemeldet, und es wird eine entsprechende Umklassifizierung vorgeschlagen. Auf simulierten Datensätzen mit zufällig eingefüg- ten Fehlern, erreichte unsere Pipeline eine hohe Identifikationsquote (>90%) sowie Genauigkeit (>95%). Zur Evaluierung anhand empirischer Daten, haben wir vier öffentliche rRNA Datenbanken untersucht, welche zur Klassifizierung von Bakterien häufig als Referenz benutzt werden. Dabei haben wir je nach Datenbank 0.2% bis 2.5% aller Sequenzen als potenzielle Fehlannotierungen identifiziert

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic