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生物序列分析算法的CPU+GPU异构并行优化关键技术研究

万文  
【摘要】:生物序列分析作为现代生物信息学领域中最重要的基础性研究工作,具有重大的理论和应用价值。随着生物技术的发展,生物序列数据库的规模急剧膨胀。由于生物序列分析领域算法复杂、应用广泛,对海量数据进行实时的处理对计算能力提出了更高的要求,生物序列分析领域急切需求高性能计算的支持。近年来随着GPU硬件及其编程模型的飞速发展,基于CPU和GPU构建的异构系统加速生物序列分析算法与应用已成必然趋势。然而,如何高效发挥CPU+GPU异构系统的计算能力仍是很大的挑战。 为了应对这些挑战,本文对生物序列分析领域的典型算法的异构并行优化进行了研究。主要工作和研究成果如下: (1)对异构系统中的并行计算方式与优化策略进行了研究,建立了异构系统的计算任务划分模型和负载均衡模型,对异构系统中CPU与GPU之间的通信优化进行了研究。针对CUDA架构特性,从最大化设备利用率,多层次存储复用和指令级优化等方面研究了GPU程序性能的优化策略。 (2)针对序列比对领域的核心算法Smith-Waterman算法进行深入分析,提出了任务间并行与任务内并行的结合的并行算法,在GPU端使用对角线优先存储和交叉存储策略优化存储访问,使用软件流水策略提升计算资源利用率,设计CPU+GPU协同并行方案使CPU与GPU同时处理一定比例的计算任务。实验结果表明,本文提出的设计方案对应用程序性能与系统效能有显著提升效果。 (3)针对RNA二级结构预测领域的Zuker算法进行深入研究,基于Zuker算法特征,提出了菱形分块波前并行算法与多层次并行方案,在GPU端使用了线程调度优化、存储优化、提前计算等一系列优化策略,设计了基于CPU+GPU异构系统的协同并行算法。研究结果表明,本文提出的优化方案对RNA二级结构预测软件原始串行版本有上百倍的加速效果。


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