概括 – NVIDIA 技術博客
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Wed, 08 Jun 2022 07:16:07 +0000
zh-CN
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使用 NVIDIA Clara Parabricks 3.8 進行大規模癌癥基因組測序分析和變異注釋
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/scale-cancer-genome-sequencing-analysis-and-variant-annotation-using-nvidia-clara-parabricks-3-8/
Mon, 06 Jun 2022 07:03:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4279
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生物信息學家一直在尋找新的工具來簡化和增強基因組分析管道。 NVIDIA Clara Parabricks 擁有 60 多種工具，能夠在研究和臨床環境中為種系和體細胞工作流程提供準確、快速的基因組分析。 今天，我們宣布發布 NVIDIA Clara Parabricks 3.8 ，特點： 序列數據的快速增長要求更快的變體調用格式（ VCF ）讀寫速度。 Clara Parabricks 3.8 擴展了快速變量注釋、變量后調用、使用 snpswift 支持自定義數據庫注釋以及使用 bcftools 調用變量結果。在 Clara Parabricks 上， snpswift 提供了快速準確的 VCF 數據庫注釋，并利用了廣泛的數據庫。 測序技術的進步擴大了基因組學在臨床腫瘤學中的作用。
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在 Nvidia MATX 中用 Python 語法加速 C ++的數值計算
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/speeding-up-numerical-computing-in-c-with-a-python-like-syntax-in-nvidia-matx/
Thu, 24 Feb 2022 07:04:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3136
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Rob Smallshire 曾經說過，“你可以在 C ++中編寫更快的代碼，但是在 Python 中編寫代碼更快。”自從它發布超過十年前， CUDA 已經給 C 和 C ++程序員提供了在 Nvidia GPU 上最大化其代碼性能的能力。 最近， CuPy 和 PyTorch 等庫允許解釋語言的開發人員利用其他語言優化的 CUDA 庫的速度。這些解釋語言有許多優秀的特性，包括易于閱讀的語法、自動內存管理和所有函數的通用類型。 然而，有時擁有這些功能意味著由于內存管理和其他超出您控制范圍的因素而付出性能代價。為了節省開發時間，性能的降低通常是值得的。不過，當性能成為一個問題時，它最終可能需要重寫應用程序的某些部分。 如果你仍然可以使用 C ++來獲得最大的性能，同時仍然能從解釋語言中獲得所有好處呢？ Matx 是一個實驗性的 GPU 加速的數值計算 C ++庫，
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