应用于蛋白质折叠分析的大规模NoC众核计算平台

发布时间：2017-07-15 13:19

  本文关键词：应用于蛋白质折叠分析的大规模NoC众核计算平台

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【摘要】：蛋白质的生化功能对于生物活动的正常进行至关重要。而蛋白质的正常功能与其空间构型具有密不可分的关系。但是通过实验手段测定蛋白质的空间构型具有时间成本和物质成本上的实际困难。因此利用一定建模手段对蛋白质的折叠构型做出一定预测成为了计算生物学和生物信息学中非常重要的课题。然而根据氨基酸序列对蛋白质的结构进行预测的计算负载需要强大的计算平台例如集群系统来负荷。为此本文提出了一个用于蛋白质折叠分析基于片上网络NoC(Network on chip)的众核平台。本文首先分析了将传统的并行遗传算法映射到一个基于网状拓扑(Mesh)的众核平台上的瓶颈。随后针对于这一问题从硬件和软件协同设计的角度进行了解决。具体来说,本文首先提出了一种层次化的片上网络的众核平台,将处理器核划分成多个独立的岛屿,通过定制的岛间和岛内通讯结构组织起来。得益于该平台的高扩展性,本文实现了100核到1200核的集成仿真,并且完成了一个100核的FPGA的物理实现并评估了其硬件开销和功耗。同时本文还提出了一种遗传算法的移民机制来利用所提出的平台的大规模的并行性。仿真结果说明,本文提出的层次化的多岛平台实现了近线性的计算加速比和比拟集群系统的蛋白质构型的解质量。
【关键词】：蛋白质折叠 片上网络 众核
【学位授予单位】：复旦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：Q51;Q811.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第一章 引言7-10
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 研究发展现状8-9
• 1.3 本文的贡献9
• 1.4 论文组织结构9-10
• 第二章 蛋白质折叠问题10-17
• 2.1 蛋白质折叠问题综述10-12
• 2.2 蛋白质的结构组成12-13
• 2.3 蛋白质的HP模型13-15
• 2.4 蛋白质结构的编解码方法15-17
• 第三章 遗传算法17-25
• 3.1 NPC问题与探索性算法17-18
• 3.2 遗传算法的基本概念18-21
• 3.3 蛋白质折叠的并行遗传算法21-25
• 第四章 网状拓扑的单岛平台25-47
• 4.1 单岛平台总体架构25-27
• 4.2 主从处理器设计27-30
• 4.3 片上网络NoC设计30-47
• 4.3.1 片上网络NoC总体架构33-35
• 4.3.2 路由算法35-37
• 4.3.3 流量控制37-44
• 4.3.4 路由结构44-47
• 第五章 基于交换Hub的多岛平台47-57
• 5.1 单岛平台的瓶颈47-50
• 5.1.1 有限网络容量和加速比饱和47-49
• 5.1.2 局部最小陷阱49-50
• 5.2 多岛平台总体架构50-52
• 5.3 交换Hub设计52-55
• 5.4 基于健康度的动态移民算法55-57
• 第六章 平台验证57-65
• 6.1 平台验证设置57
• 6.2 单岛平台验证57-60
• 6.3 多岛平台验证60-65
• 第七章 总结与展望65-68
• 7.1 总结65
• 7.2 展望65-68
• 参考文献68-71
• 个人发表论文目录71-72
• 致谢72-73

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本文编号：544062