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基于GPU的生物信息学研究综述
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院深圳先进技术研究院,深圳518055, [2]中国科学院健康信息学重点实验室,深圳518055, [3]中国科学院大学,北京100049, [4]湖北工业大学理学院,武汉430068
  • 相关基金:深圳市孔雀计划(K0cx20130628112914301),深圳市研究项目(ZDSY20120617113021359),国家973项目(2010CB732606);致谢感谢中国科学院深圳先进技术研究院超算中心为本文提供计算资源.
中文摘要:

随着高通量生物组学数据生成技术的不断发展,近几年的生命科学研究的研发方法也出现较大的变革。海量的生物数据分析迫切需求现代大数据工具和技术。GPU在浮点运算、并行性以及能耗上与其他技术相比有显著的优势,其作为一种通用计算工具越来越受到重视。GPU很早就被用运用到生物信息学研究中,其加速效率一般能够达到两个数量级以上。文章主要概述GPU在生物信息学多个研究领域中应用,探讨GPU技术所适应的问题模型,并分析了其存在的不足。

英文摘要:

With the rapid development of high-throughput OMICs technology in past few years, the research methodologies of life science have undergone tremendous changes. The analysis of numerous biological data urgent modern technologies and tools for big data analysis. Compared with other computing technologies, GPU has signiifcant advantages on lfoating operations, parallelism and energy consumption and gets more and more attention as a general-purpose computing device. Bioinformatics researchers apply GPU in their project and accelerate the program with a speed-up of two orders of magnitude as usual. In this paper, we will review GPU application in several ifelds of bioinformatics and discuss the features of problems which GPU is capable of and its shortcomings.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909