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摘要 - 计算pangenomics是一种新兴领域，使用图形结构封闭多个基因组研究遗传变异。可视化Pangenome图对于理解基因组多样性至关重要。然而，由于图布局过程的高计算需求，处理大图可能具有挑战性。在这项工作中，我们对最先进的pangenome图布局算法进行了彻底的性能特征 - 揭示了显着的数据级并行性，这使GPU成为计算加速度的有前途的选项。但是，不规则的数据访问和算法的内存性质具有重大障碍。为了克服这些挑战，我们开发了一种实施三个关键优化的解决方案：对缓存友好的数据布局，合并的随机状态和经纱合并。另外，我们提出了一个定量度量标准，用于可扩展对Pangenome布局质量的评估。对24个人类全染色体pangenomes进行了评估，我们的基于GPU的解决方案在没有布局的质量损失的情况下，在the-Art MultineReaded CPU基线上实现了57.3倍的速度，从而将执行时间从数小时减少到数分钟。索引术语 - Pangenomics，生物信息学，图形布局，GPU加速度
基于GPU的快速pangenome图布局
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