کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6421231 | 1631820 | 2014 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Solving sequences of generalized least-squares problems on multi-threaded architectures
ترجمه فارسی عنوان
توالی های حل مسائل کمترین مربع در معماری های چند رشته حل می شود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جبر خطی عددی، حداقل مربعات متداول دنباله مشکلات حافظه مشترک، خارج از هسته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی
Generalized linear mixed-effects models in the context of genome-wide association studies (GWAS) represent a formidable computational challenge: the solution of millions of correlated generalized least-squares problems, and the processing of terabytes of data. We present high performance in-core and out-of-core shared-memory algorithms for GWAS: by taking advantage of domain-specific knowledge, exploiting multi-core parallelism, and handling data efficiently, our algorithms attain unequalled performance. When compared to GenABEL, one of the most widely used libraries for GWAS, on a 12-core processor we obtain 50-fold speedups. As a consequence, our routines enable genome studies of unprecedented size.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 234, 15 May 2014, Pages 606-617
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 234, 15 May 2014, Pages 606-617
نویسندگان
Diego Fabregat-Traver, Yurii S. Aulchenko, Paolo Bientinesi,