Acceleration of image processing algorithms for single particle analysis by electron microscopy /
Kryogenní elektronová mikroskopie (Cryo-EM) je v současné strukturní biologii důležitým oborem. Jedním z významných omezení Cryo-EM je však výpočetní náročnost, proto mnoho stávajících softwarových řešení využívá techniky High-Performance Computing (HPC), aby tyto výpočty přivedlo do oblasti praktic...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | |
| Typ dokumentu: | VŠ práce nebo rukopis |
| Jazyk: | Angličtina |
| Vydáno: |
2022
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | https://is.muni.cz/th/rmrs7/ |
| Shrnutí: | Kryogenní elektronová mikroskopie (Cryo-EM) je v současné strukturní biologii důležitým oborem. Jedním z významných omezení Cryo-EM je však výpočetní náročnost, proto mnoho stávajících softwarových řešení využívá techniky High-Performance Computing (HPC), aby tyto výpočty přivedlo do oblasti praktické použitelnosti. Obvyklé přístupy k urychlení spočívají v paralelizaci zpracování, ale v praxi se setkáváme s mnoha komplikacemi, jako je dekompozice problému, distribuce dat, plánování zátěže, vyvažování a synchronizace. Využití různých akcelerátorů situaci dále komplikuje, protože heterogenní hardware přináší další problémy, například omezenou přenositelnost, nedostatečné využití kvůli synchronizaci a neoptimální výkon kódu kvůli chybějící specializaci. Tato disertační práce, strukturovaná jako soubor článků, si klade za cíl zlepšit algoritmy používané v Cryo-EM, zejména SPA (Single Particle Analysis). Zaměřujeme se na optimalizaci výkonu jednoho uzlu s využitím technik dostupných nebo v Cryogenic Electron Microscopy (Cryo-EM) is a vital field in current structural biology. However, one of the significant limitations of Cryo-EM is the computational complexity, hence many existing software solutions use high-Performance Computing (HPC) techniques to bring these computations to the realm of practical usability. The common approach to acceleration is parallelization of the processing, but in praxis, we face many complications, such as problem decomposition, data distribution, load scheduling, balancing, and synchronization. Utilization of various accelerators further complicates the situation, as heterogeneous hardware brings additional caveats, for example, limited portability, under-utilization due to synchronization, and sub-optimal code performance due to missing specialization. This dissertation, structured as a compendium of articles, aims to improve the algorithms used in Cryo-EM, esp. the SPA (Single Particle Analysis). We focus on the single-node performance opt |
|---|---|
| Popis jednotky: | Vedoucí práce: Luděk Matyska |
| Fyzický popis: | xxv, 153 stran, 14 listů : ilustrace |