如何在Seurat4.0使用并行 要访问 Seurat 中的并行函数版本,您需要加载future
包并设置plan
。plan
将指定如何运行该函数。默认行为是以非并行方式(按顺序)进行。为了实现并行,我们通常建议"多线程"策略。默认情况下,这将调用所有可用的核,但可以设置workers
参数以限制同时活动future
的数量。
library(future)# check the current active plan plan()
## sequential: ## - args: function (..., envir = parent.frame()) ## - tweaked: FALSE ## - call: NULL
# change the current plan to access parallelization plan("multiprocess" , workers = 4) plan()
## multiprocess: ## - args: function (..., envir = parent.frame(), workers = 4) ## - tweaked: TRUE ## - call: plan("multiprocess", workers = 4)
seurat的"futurized"功能 以下函数已被编写可以利用future 框架,如果设置适当的plan
,将进行并行。
FindClusters()
- if clustering over multiple resolutions例如,要运行并行版本,您只需要设置future 并照常调用FindMarkers()
功能。
library(Seurat) pbmc <- readRDS("../data/pbmc3k_final.rds" )# Enable parallelization plan("multiprocess" , workers = 4) markers <- FindMarkers(pbmc, ident.1 = "NK" , verbose = FALSE)
顺序与并行的比较 这里,我们将执行一个简单的比较,比较有和没有并行运行的时间差异。请注意,虽然我们预计使用并行策略将减少上述函数的运行时间,但这种减少的幅度将取决于许多因素(例如数据集的大小、线程数、系统的规格、future框架等)。以下基准是在运行 Ubuntu 16.04.5 LTS 的计算机上执行的,配置是 Intel(R) Core(TM) i7-6800K CPU @ 3.40GHz and 96 GB of RAM
library(ggplot2) library(cowplot) ggplot(timing.comparisons, aes(fxn, time)) + geom_bar(aes(fill = strategy), stat = "identity" , position = "dodge" ) + ylab("Time(s)" ) + xlab("Function" ) + theme_cowplot()
常见问题 我的进度栏去哪里了? 遗憾的是,在任何平行模式下运行这些函数时,将会失去进度栏。这是由于future
框架和 R 中的一些技术限制造成的。如果要监控函数进度,则需要放弃并行化,选择使用plan("sequential")。
Error in getGlobalsAndPackages(expr, envir = envir, globals = TRUE) : The total size of the X globals that need to be exported for the future expression ('FUN()' ) is X GiB. This exceeds the maximum allowed size of 500.00 MiB (option 'future.globals.maxSize' ). The X largest globals are ...
对于某些函数,每个线程需要访问某些全局变量。如果这些大于默认限制,将看到此错误。要绕过这一点,可以设置 options(future.globals.maxSize = X)
,X 是字节中允许的最大值。因此,要将其设置为1GB,可运行options(future.globals.maxSize = 1000 * 1024^2)
。请注意,这将增加RAM使用量,因此请注意设置合适的数字。
参考资料 [1] future: https://cran./web/packages/future/index.html