CPU和GPU协同并行加速多生物序列比对
本文关键词:CPU和GPU协同并行加速多生物序列比对
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【摘要】:将主库构建阶段的输入序列分成多个分主库、将主库扩展阶段的主库元素划分成多个计算窗口,使之符合GPU并行计算的线程结构特性,GPU以计算窗口为单位并行计算比对矩阵、并行约减主库及并行扩展比对矩阵,结合库优化思想优化主库构建过程,利用阈值cutoff控制主库约减程度,设计实现CPU和多个GPU协同计算并行比对多生物序列的高效可扩展算法OGM SA.实验结果表明,当cutoff≤0.20时,算法OGM SA的比对结果质量与算法G-M SA相同,计算速度是G-M SA算法的近4倍,内存容量需求比G-MSA算法也有所降低.
【作者单位】: 广西大学计算机与电子信息学院广西高校并行分布式计算技术重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金项目(61462005)资助 广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118396)资助
【分类号】:Q811.4;TP301.6
【正文快照】: 1引言比对生物序列可以探测新序列与已知序列家族的同源性、预测蛋白质二级和三级结构、寻找蛋白质家族中结构或功能相似片段以及构建生物进化树.多序列比对在成对和SP(sum-of-pairs)意义下是一个NP难问题[1],其计算十分耗时.Clustal W[2]、T-Coffee[3]算法是目前应用较为广泛
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,本文编号:1274877
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