Accelerarea GPU permite fluxurile de lucru mai rapide și mai scalabile, în special pentru sarcini precum învățarea profundă, procesarea imaginilor și genomica pe scară largă, ceea ce face ca bioconductorul să fie mai puternic pentru cercetătorii care lucrează cu date complexe. Thanks to funding from CZI EOSS 6, Bioconductor is developing better support for maintainers authoring GPU-capable packages, including adding a new Nvidia GPU build machine maintained at the University of Padova, new release and devel (Nvidia) GPU software builds, GPU-aware containers, and a biocViews GPU termen. Acest post împărtășește aceste resurse noi și modul în care întreținătorii de pachete de bioconductor pot profita de ele.
Suport GPU
Rapoartele software BBS GPU sunt disponibile la
Privind rapoartele, veți observa trei noi noduri de construire:
Driverul de compilator NVIDIA CUDA și interfața de gestionare a sistemului NVIDIA pentru fiecare mașină apare în partea de jos a rapoartelor de informații ale nodului lor. Atât Amarone, cât și Kakapo1 folosesc un recipient asemănător BBS bazat pe recipientul CUDA al NVIDIA disponibil pentru întreținători.
În plus, a biocViews termen GPU a fost adăugat.
Cum să profitați de noul suport GPU
Ajutați utilizatorii să găsească pachetul dvs. capabil de GPU
Adăugați GPU ca termen bioCView pentru pachetul dvs.
Optați la BBS GPU Software Builds Builds
Software -ul GPU, cum ar fi construcțiile testelor lungi, necesită un .BBSoptions fișier la nivelul superior al unui depozit de pachete cu un GPU_reliance setare.
Pachete Opționale GPU
Dacă un pachet acceptă GPU, dacă este disponibil, întreținerea pot opta la Build Software GPU prin setare GPU_reliance la optional:
GPU_reliance: optional
Asigurați -vă că aveți teste care utilizează GPU -uri dacă sunt disponibile.
Pachete necesare GPU
Mențineri care creează pachete care necesită GPU -uri pentru ca pachetul să fie construit ar trebui să fie setat GPU_reliance la required:
GPU_reliance: required
Consultați opțiuni avansate de construire pentru informații.
Lucrări viitoare
Se fac mai multe lucrări pentru a înțelege cum putem folosi la maxim GPU -urile în cadrul Bioconductor, dezvoltând un pachet pentru a înțelege utilizarea GPU și pentru a propune cele mai bune practici, dar avem nevoie și de o mai bună înțelegere a pachetelor care utilizează GPU și a ceea ce are nevoie comunitatea noastră. Aflați mai multe despre proiectul la https://waldronlab.io/czieoss6-biocgpu/.
