SHF: Small: Parallel Algorithms and Architectures Enabling Extreme-scale Graph Analytics for Biocomputing Applications

SHF:小型:并行算法和架构为生物计算应用提供超大规模图形分析

基本信息

  • 批准号:
    1815467
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50.97万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-07-01 至 2023-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Graph-theoretic modeling of biological data has a rich history of delivering foundational scientific knowledge and breakthrough discoveries. As data sets continue to explode both in size and complexity, the combination of graph analytics and scalable (parallel) computing has a critical role to play in shaping the future of data-driven discovery in many biological applications including national health. Yet, implementing such graph computations at scale continues to be a daunting challenge despite the growing availability of high-end parallel architectures. The goal of this project is to design efficient parallel algorithms and architectures that would enable extreme scaling of graph computations in biological applications. Other project activities integrate and leverage upon the research outcomes of this project, while preparing the next generation scientific workforce. The project is also leading to the development of curricular modules in parallel algorithms and applications, and related hardware design, and conference tutorials for broader outreach.The project is focused on developing core techniques in two problem spaces: i) performing graph analytics at scale for a host of generic graph operations that find prevalent use-cases in biological applications and also in many other data-driven domains; and ii) performing graph construction at scale using biological raw data. Taken together, the proposed effort embodies a systematic and holistic approach to enhance the reach and impact of parallel computing on large-scale graph applications and, in the process, usher in new generic data-driven design techniques and paradigms into parallel applications design. While the emphasis will be on biological applications, as a space for drawing scientific motivation and to demonstrate utility through validation and testing, it is expected that many of the developed techniques will extend beyond this realm and impact a broader class of applications that need extreme-scale processing of graphs.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
生物数据的图论建模在提供基础科学知识和突破性发现方面有着丰富的历史。随着数据集在规模和复杂性上持续爆炸式增长,图形分析和可扩展(并行)计算的结合在塑造包括国家健康在内的许多生物应用中数据驱动发现的未来方面发挥着关键作用。然而,尽管高端并行架构的可用性越来越高,但大规模实现这种图计算仍然是一项艰巨的挑战。该项目的目标是设计高效的并行算法和架构,以实现生物应用中图形计算的极端缩放。其他项目活动整合和利用该项目的研究成果,同时准备下一代科学劳动力。该项目还将开发并行算法和应用的课程模块,以及相关的硬件设计,并为更广泛的推广提供会议教程。该项目专注于在两个问题空间中开发核心技术:i)为大量通用图形操作大规模执行图形分析,这些操作在生物应用和许多其他数据驱动领域中发现了普遍的用例;ii)使用生物原始数据进行大规模的图构建。总之,所提出的努力体现了一种系统和整体的方法,以增强并行计算在大规模图形应用程序中的范围和影响,并在此过程中,为并行应用程序设计引入新的通用数据驱动设计技术和范式。虽然重点将放在生物应用上,作为绘制科学动机和通过验证和测试展示效用的空间,但预计许多开发的技术将扩展到这个领域之外,并影响需要极端规模图形处理的更广泛的应用程序。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
PaKman: A Scalable Algorithm for Generating Genomic Contigs on Distributed Memory Machines
PREEMPT: Scalable Epidemic Interventions Using Submodular Optimization on Multi-GPU Systems
High-Performance and Energy-Efficient 3D Manycore GPU Architecture for Accelerating Graph Analytics
  • DOI:
    10.1145/3482880
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Dwaipayan Choudhury;Aravind Sukumaran-Rajam;Anantharaman Kalyanaraman;P. Pande
  • 通讯作者:
    Dwaipayan Choudhury;Aravind Sukumaran-Rajam;Anantharaman Kalyanaraman;P. Pande
GraphIte: Accelerating Iterative Graph Algorithms on ReRAM Architectures via Approximate Computing
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支持 NoC 的软件/硬件协同设计框架,用于加速 k-mer 计数
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    $ 50.97万
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    Standard Grant
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知道了