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文檔簡(jiǎn)介
1、目前,研究人員能夠利用GPU架構(gòu)并行處理分子系統(tǒng)發(fā)育的問題,相比之前在多核處理器上實(shí)現(xiàn)的并行層級(jí)更加豐富,運(yùn)算效率也更高。然而,由于缺乏系統(tǒng)可靠的蛋白質(zhì)序列并行分析算法,許多系統(tǒng)發(fā)育分析工具不能有效地在GPU上使用。本課題試圖通過研究蛋白質(zhì)序列條件似然概率計(jì)算的工作負(fù)載、資源利用率、負(fù)載水平變化對(duì)性能的影響,提出一種更有效的tgpMC3方法在GPU上并行處理蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù),改進(jìn)之前方法的缺失。
本課題為保證輸入序列的總長(zhǎng)度達(dá)到
2、線程塊尺寸的整數(shù)倍,利用NEs重新構(gòu)造CLPs矩陣,不僅消除了條件分支發(fā)散而且減少了GPU代碼級(jí)別的優(yōu)化。此外,為增加流多處理器上可調(diào)用的活躍線程塊數(shù)目,本課題針對(duì)蛋白質(zhì)序列分析提出了粒度適中的半任務(wù)間并行策略。在數(shù)據(jù)加載方面,本課題在常量存儲(chǔ)器中建立了哈希表,通過簡(jiǎn)單的鍵值對(duì)應(yīng)方法加載含有模糊狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率矩陣,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問速度的提升。
與1個(gè)CPU核心上運(yùn)行的MrBayes MC3串行方法相比,本課題提出的tgpMC3并行
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