An atlas of human gene expression from massively parallel signature sequencing (MPSS).

We have used massively parallel signature sequencing (MPSS) to sample the transcriptomes of 32 normal human tissues to an unprecedented depth, thus documenting the patterns of expression of almost 20,000 genes with high sensitivity and specificity. The data confirm the widely held belief that differences in gene expression between cell and tissue types are largely determined by transcripts derived from a limited number of tissue-specific genes, rather than by combinations of more promiscuously expressed genes. Expression of a little more than half of all known human genes seems to account for both the common requirements and the specific functions of the tissues sampled. A classification of tissues based on patterns of gene expression largely reproduces classifications based on anatomical and biochemical properties. The unbiased sampling of the human transcriptome achieved by MPSS supports the idea that most human genes have been mapped, if not functionally characterized. This data set should prove useful for the identification of tissue-specific genes, for the study of global changes induced by pathological conditions, and for the definition of a minimal set of genes necessary for basic cell maintenance. The data are available on the Web at http://mpss.licr.org and http://sgb.lynxgen.com.

Plataforma Computing@home

En este proyecto se han visto dos sistemas de computación distribuida diferentes entre ellos: Condor y BOINC. Se exploran las posibilidades para poder conseguir que ambos sistemas logren trabajar conjuntamente, escogiendo la parte más efectiva de cada uno de los sistemas con el fin de complementarse.

Computing Markov-Perfect Optimal Policies in Business-Cycle Models

Time-inconsistency is an essential feature of many policy problems (Kydland and Prescott, 1977). This paper presents and compares three methods for computing Markov-perfect optimal policies in stochastic nonlinear business cycle models. The methods considered include value function iteration, generalized Euler-equations, and parameterized shadow prices. In the context of a business cycle model in which a scal authority chooses government spending and income taxation optimally, while lacking the ability to commit, we show that the solutions obtained using value function iteration and generalized Euler equations are somewhat more accurate than that obtained using parameterized shadow prices. Among these three methods, we show that value function iteration can be applied easily, even to environments that include a risk-sensitive scal authority and/or inequality constraints on government spending. We show that the risk-sensitive scal authority lowers government spending and income-taxation, reducing the disincentive households face to accumulate wealth.

Análisis de rendimiento de aplicaciones paralelas de memoria compartida: problema N-body

Este trabajo analiza el rendimiento de cuatro nodos de cómputo multiprocesador de memoria compartida para resolver el problema N-body. Se paraleliza el algoritmo serie, y se codifica usando el lenguaje C extendido con OpenMP. El resultado son dos variantes que obedecen a dos criterios de optimización diferentes: minimizar los requisitos de memoria y minimizar el volumen de cómputo. Posteriormente, se realiza un proceso de análisis de las prestaciones del programa sobre los nodos de cómputo. Se modela el rendimiento de las variantes secuenciales y paralelas de la aplicación, y de los nodos de cómputo; se instrumentan y ejecutan los programas para obtener resultados en forma de varias métricas; finalmente se muestran e interpretan los resultados, proporcionando claves que explican ineficiencias y cuellos de botella en el rendimiento y posibles líneas de mejora. La experiencia de este estudio concreto ha permitido esbozar una incipiente metodología de análisis de rendimiento, identificación de problemas y sintonización de algoritmos a nodos de cómputo multiprocesador de memoria compartida.

Alineamiento múltiple de secuencias con T-Coffee: una aproximación paralela

Las aplicaciones de alineamiento múltiple de secuencias son prototipos de aplicaciones que requieren elevada potencia de cómputo y memoria. Se destacan por la relevancia científica que tienen los resultados que brindan a investigaciones científicas en el campo de la biomedicina, genética y farmacología. Las aplicaciones de alineamiento múltiple tienen la limitante de que no son capaces de procesar miles de secuencias, por lo que se hace necesario crear un modelo para resolver la problemática. Analizando el volumen de datos que se manipulan en el área de las ciencias biológica y la complejidad de los algoritmos de alineamiento de secuencias, la única vía de solución del problema es a través de la utilización de entornos de cómputo paralelos y la computación de altas prestaciones. La investigación realizada por nosotros tiene como objetivo la creación de un modelo paralelo que le permita a los algoritmos de alineamiento múltiple aumentar el número de secuencias a procesar, tratando de mantener la calidad en los resultados para garantizar la precisión científica. El modelo que proponemos emplea como base la clusterización de las secuencias de entrada utilizando criterios biológicos que permiten mantener la calidad de los resultados. Además, el modelo se enfoca en la disminución del tiempo de cómputo y consumo de memoria. Para presentar y validar el modelo utilizamos T-Coffee, como plataforma de desarrollo e investigación. El modelo propuesto pudiera ser aplicado a cualquier otro algoritmo de alineamiento múltiple de secuencias.

Parallel spinors on pseudo-riemannian spin(q) manifolds

We study simply-connected irreducible non-locally symmetric pseudo-Riemannian Spin(q) manifolds admitting parallel quaternionic spinors.

El impacto de las aplicaciones intensivas de E/S en la planificación de trabajos en clusters no-dedicados

Con la mayor capacidad de los nodos de procesamiento en relación a la potencia de cómputo, cada vez más aplicaciones intensivas de datos como las aplicaciones de la bioinformática, se llevarán a ejecutar en clusters no dedicados. Los clusters no dedicados se caracterizan por su capacidad de combinar la ejecución de aplicaciones de usuarios locales con aplicaciones, científicas o comerciales, ejecutadas en paralelo. Saber qué efecto las aplicaciones con acceso intensivo a dados producen respecto a la mezcla de otro tipo (batch, interativa, SRT, etc) en los entornos no-dedicados permite el desarrollo de políticas de planificación más eficientes. Algunas de las aplicaciones intensivas de E/S se basan en el paradigma MapReduce donde los entornos que las utilizan, como Hadoop, se ocupan de la localidad de los datos, balanceo de carga de forma automática y trabajan con sistemas de archivos distribuidos. El rendimiento de Hadoop se puede mejorar sin aumentar los costos de hardware, al sintonizar varios parámetros de configuración claves para las especificaciones del cluster, para el tamaño de los datos de entrada y para el procesamiento complejo. La sincronización de estos parámetros de sincronización puede ser demasiado compleja para el usuario y/o administrador pero procura garantizar prestaciones más adecuadas. Este trabajo propone la evaluación del impacto de las aplicaciones intensivas de E/S en la planificación de trabajos en clusters no-dedicados bajo los paradigmas MPI y Mapreduce.

Gestión de recursos en nodos multi-core de memoria compartida

La gestión de recursos en los procesadores multi-core ha ganado importancia con la evolución de las aplicaciones y arquitecturas. Pero esta gestión es muy compleja. Por ejemplo, una misma aplicación paralela ejecutada múltiples veces con los mismos datos de entrada, en un único nodo multi-core, puede tener tiempos de ejecución muy variables. Hay múltiples factores hardware y software que afectan al rendimiento. La forma en que los recursos hardware (cómputo y memoria) se asignan a los procesos o threads, posiblemente de varias aplicaciones que compiten entre sí, es fundamental para determinar este rendimiento. La diferencia entre hacer la asignación de recursos sin conocer la verdadera necesidad de la aplicación, frente a asignación con una meta específica es cada vez mayor. La mejor manera de realizar esta asignación és automáticamente, con una mínima intervención del programador. Es importante destacar, que la forma en que la aplicación se ejecuta en una arquitectura no necesariamente es la más adecuada, y esta situación puede mejorarse a través de la gestión adecuada de los recursos disponibles. Una apropiada gestión de recursos puede ofrecer ventajas tanto al desarrollador de las aplicaciones, como al entorno informático donde ésta se ejecuta, permitiendo un mayor número de aplicaciones en ejecución con la misma cantidad de recursos. Así mismo, esta gestión de recursos no requeriría introducir cambios a la aplicación, o a su estrategia operativa. A fin de proponer políticas para la gestión de los recursos, se analizó el comportamiento de aplicaciones intensivas de cómputo e intensivas de memoria. Este análisis se llevó a cabo a través del estudio de los parámetros de ubicación entre los cores, la necesidad de usar la memoria compartida, el tamaño de la carga de entrada, la distribución de los datos dentro del procesador y la granularidad de trabajo. Nuestro objetivo es identificar cómo estos parámetros influyen en la eficiencia de la ejecución, identificar cuellos de botella y proponer posibles mejoras. Otra propuesta es adaptar las estrategias ya utilizadas por el Scheduler con el fin de obtener mejores resultados.

Sintonización dinámica de aplicaciones MPI

En la actualidad, la computación de altas prestaciones está siendo utilizada en multitud de campos científicos donde los distintos problemas estudiados se resuelven mediante aplicaciones paralelas/distribuidas. Estas aplicaciones requieren gran capacidad de cómputo, bien sea por la complejidad de los problemas o por la necesidad de solventar situaciones en tiempo real. Por lo tanto se debe aprovechar los recursos y altas capacidades computacionales de los sistemas paralelos en los que se ejecutan estas aplicaciones con el fin de obtener un buen rendimiento. Sin embargo, lograr este rendimiento en una aplicación ejecutándose en un sistema es una dura tarea que requiere un alto grado de experiencia, especialmente cuando se trata de aplicaciones que presentan un comportamiento dinámico o cuando se usan sistemas heterogéneos. En estos casos actualmente se plantea realizar una mejora de rendimiento automática y dinámica de las aplicaciones como mejor enfoque para el análisis del rendimiento. El presente trabajo de investigación se sitúa dentro de este ámbito de estudio y su objetivo principal es sintonizar dinámicamente mediante MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment) una aplicación MPI empleada en computación de altas prestaciones que siga un paradigma Master/Worker. Las técnicas de sintonización integradas en MATE han sido desarrolladas a partir del estudio de un modelo de rendimiento que refleja los cuellos de botella propios de aplicaciones situadas bajo un paradigma Master/Worker: balanceo de carga y número de workers. La ejecución de la aplicación elegida bajo el control dinámico de MATE y de la estrategia de sintonización implementada ha permitido observar la adaptación del comportamiento de dicha aplicación a las condiciones actuales del sistema donde se ejecuta, obteniendo así una mejora de su rendimiento.

Predictive and distributed routing balancing (PR-DRB): high speed interconnection networks

Current parallel applications running on clusters require the use of an interconnection network to perform communications among all computing nodes available. Imbalance of communications can produce network congestion, reducing throughput and increasing latency, degrading the overall system performance. On the other hand, parallel applications running on these networks posses representative stages which allow their characterization, as well as repetitive behavior that can be identified on the basis of this characterization. This work presents the Predictive and Distributed Routing Balancing (PR-DRB), a new method developed to gradually control network congestion, based on paths expansion, traffic distribution and effective traffic load, in order to maintain low latency values. PR-DRB monitors messages latencies on intermediate routers, makes decisions about alternative paths and record communication pattern information encountered during congestion situation. Based on the concept of applications repetitiveness, best solution recorded are reapplied when saved communication pattern re-appears. Traffic congestion experiments were conducted in order to evaluate the performance of the method, and improvements were observed.

Configuración de la entrada/salida paralela para el cómputo de altas prestaciones

La E/S Paralela es un área de investigación que tiene una creciente importancia en el cómputo de Altas Prestaciones. Si bien durante años ha sido el cuello de botella de los computadores paralelos en la actualidad, debido al gran aumento del poder de cómputo, el problema de la E/S se ha incrementado y la comunidad del Cómputo de Altas Prestaciones considera que se debe trabajar en mejorar el sistema de E/S de los computadores paralelos, para lograr cubrir las exigencias de las aplicaciones científicas que usan HPC. La Configuración de la Entrada/Salida (E/S) Paralela tiene una gran influencia en las prestaciones y disponibilidad, por ello es importante “Analizar configuraciones de E/S paralela para identificar los factores claves que influyen en las prestaciones y disponibilidad de la E/S de Aplicaciones Científicas que se ejecutan en un clúster”. Para realizar el análisis de las configuraciones de E/S se propone una metodología que permite identificar los factores de E/S y evaluar su influencia para diferentes configuraciones de E/S formada por tres fases: Caracterización, Configuración y Evaluación. La metodología permite analizar el computador paralelo a nivel de Aplicación Científica, librerías de E/S y de arquitectura de E/S, pero desde el punto de vista de la E/S. Los experimentos realizados para diferentes configuraciones de E/S y los resultados obtenidos indican la complejidad del análisis de los factores de E/S y los diferentes grados de influencia en las prestaciones del sistema de E/S. Finalmente se explican los trabajos futuros, el diseño de un modelo que de soporte al proceso de Configuración del sistema de E/S paralela para aplicaciones científicas. Por otro lado, para identificar y evaluar los factores de E/S asociados con la disponibilidad a nivel de datos, se pretende utilizar la Arquitectura Tolerante a Fallos RADIC.

Monitorització d'alt nivell per a el computing de l'experiment ATLAS (LHC)

Aquest projecte descriu la fusió de les necessitats diaries de monitorització del experiment ATLAS des del punt de vista del cloud. La idea principal es desenvolupar un conjunt de col·lectors que recullin informació de la distribució i processat de les dades i dels test de wlcg (Service Availability Monitoring), emmagatzemant-la en BBDD específiques per tal de mostrar els resultats en una sola pàgina HLM (High Level Monitoring). Un cop aconseguit, l’aplicació ha de permetre investigar més enllà via interacció amb el front-end, el qual estarà alimentat per les estadístiques emmagatzemades a la BBDD.

Factores de rendimiento en aplicaciones híbridas

En el entorno actual, diversas ramas de las ciencias, tienen la necesidad de auxiliarse de la computación de altas prestaciones para la obtención de resultados a relativamente corto plazo. Ello es debido fundamentalmente, al alto volumen de información que necesita ser procesada y también al costo computacional que demandan dichos cálculos. El beneficio al realizar este procesamiento de manera distribuida y paralela, logra acortar los tiempos de espera en la obtención de los resultados y de esta forma posibilita una toma decisiones con mayor anticipación. Para soportar ello, existen fundamentalmente dos modelos de programación ampliamente extendidos: el modelo de paso de mensajes a través de librerías basadas en el estándar MPI, y el de memoria compartida con la utilización de OpenMP. Las aplicaciones híbridas son aquellas que combinan ambos modelos con el fin de aprovechar en cada caso, las potencialidades específicas del paralelismo en cada uno. Lamentablemente, la práctica ha demostrado que la utilización de esta combinación de modelos, no garantiza necesariamente una mejoría en el comportamiento de las aplicaciones. Por lo tanto, un análisis de los factores que influyen en el rendimiento de las mismas, nos beneficiaría a la hora de implementarlas pero también, sería un primer paso con el fin de llegar a predecir su comportamiento. Adicionalmente, supondría una vía para determinar que parámetros de la aplicación modificar con el fin de mejorar su rendimiento. En el trabajo actual nos proponemos definir una metodología para la identificación de factores de rendimiento en aplicaciones híbridas y en congruencia, la identificación de algunos factores que influyen en el rendimiento de las mismas.

Computing hypergraph width measures exactly

Hypergraph width measures are a class of hypergraph invariants important in studying the complexity of constraint satisfaction problems (CSPs). We present a general exact exponential algorithm for a large variety of these measures. A connection between these and tree decompositions is established. This enables us to almost seamlessly adapt the combinatorial and algorithmic results known for tree decompositions of graphs to the case of hypergraphs and obtain fast exact algorithms. As a consequence, we provide algorithms which, given a hypergraph H on n vertices and m hyperedges, compute the generalized hypertree-width of H in time O*(2n) and compute the fractional hypertree-width of H in time O(1.734601n.m).1

Phylogenetic Code in the Cloud - Can it Meet the Expectations?

Cloud computing has recently become very popular, and several bioinformatics applications exist already in that domain. The aim of this article is to analyse a current cloud system with respect to usability, benchmark its performance and compare its user friendliness with a conventional cluster job submission system. Given the current hype on the theme, user expectations are rather high, but current results show that neither the price/performance ratio nor the usage model is very satisfactory for large-scale embarrassingly parallel applications. However, for small to medium scale applications that require CPU time at certain peak times the cloud is a suitable alternative.