Seurat4.0系列教程19:多线程并行策略

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。

  • NormalizeData()
  • ScaleData()
  • JackStraw()
  • FindMarkers()
  • FindIntegrationAnchors()
  • 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

  1. 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")。

  2. 如果我不断看到以下错误，该怎么办？

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.r-project.org/web/packages/future/index.html

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