Dell Technologies đã xác thực thiết kế cho bộ gen với NVIDIA Clara Parabricks trên Dell PowerEdge do AMD cung cấp (4)

Trường hợp thử nghiệm 1: Tác động của NVLink

Các quy trình dòng mầm của Clara Parabricks 3.7.0-1 và 3.6.1-1 được thử nghiệm bằng cách sử dụng PowerEdge XE8545 với bốn GPU A100 (phiên bản SMX4, NVLink). Kết quả với hai GPU A100 được so sánh từ phiên bản 3.6.1-1 với PowerEdge R7525 để so sánh công bằng. Sự khác biệt chính giữa hai cấu hình máy chủ là số lượng GPU và NVLink như trongbàn số 3.hinh 4hiển thị sự khác biệt về thời gian chạy với hai A100 giữa hai máy chủ khác nhau có và không có hỗ trợ NVLink. Việc giảm thời gian chạy giữa hai máy chủ với Clara Parabricks phiên bản 3.6.1-1 là:

• 16% cho dữ liệu WGS 10x
• 32% cho dữ liệu 30x WGS
• 13% cho dữ liệu 50x WGS

Không có sự gia tăng hiệu suất đáng chú ý nào từ phiên bản 3.6.1-1 lên phiên bản 3.7.0-1 trên cùng một hệ thống. Nhóm Clara Parabricks đã xác nhận rằng phiên bản 3.7.0-1 tập trung vào việc bổ sung chức năng mới và không tập trung vào các khả năng tăng tốc bổ sung.

Hình 4. Hiệu suất của đường dẫn dòng mầm Parabricks với hai GPU A100

Trường hợp thử nghiệm 2: Cải thiện hiệu suất liên tục thông qua phát triển phần mềm

NVIDIA tiếp tục giới thiệu những cải tiến phần mềm cho Clara Parabricks. Phiên bản mới nhất, 3.7.0-1, tập trung vào việc bổ sung nhiều công cụ hơn là cải thiện hiệu suất như trongHình 5. Dell Technologies đã quan sát thấy sự cải thiện hiệu suất liên tục từ phiên bản cũ hơn sang phiên bản mới hơn.

Phiên bản 3.6.1 bao gồm năm trình gọi soma để phân tích bộ gen ung thư tăng tốc toàn diện: MuSE, LoFreq, Strelka2, Mutect2 và SomaticSnipter. Ngoài ra, các công cụ đã được thêm vào để tận dụng dữ liệu lưu trữ trong các tình huống khi các tệp FASTQ gốc bị xóa để tiết kiệm dung lượng lưu trữ. BAM2FASTQ là phiên bản tăng tốc của GATK Sam2fastq, giúp chuyển đổi tệp BAM hoặc CRAM hiện có thành tệp FASTQ trong phiên bản 3.7.0.

Hình 5. Hiệu suất của đường dẫn dòng mầm Parabricks với bốn GPU A100

Trường hợp thử nghiệm 3: Khả năng mở rộng dữ liệu và GPU

Số lượng GPU tối thiểu cần thiết cho Clara Parabricks là hai. Như được hiển thị trong Hình 6, thời gian chạy mở rộng tốt cho hai và bốn GPU với các kích cỡ dữ liệu WGS khác nhau. Các kết quả thử nghiệm trước đây với GPU NVIDIA T4 cho thấy khả năng mở rộng tuyến tính lên tới 12 GPU với dữ liệu WGS 50x.

Hình 6. Khả năng mở rộng của GPU A100