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蛋白质序列比对算法在众核结构上的并行优化
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所计算机体系结构重点实验室,北京100190, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60736012 (国家自然科学基金 ); the National Basic Research Program of China under Grant No.2005CB321600 (国家重点基础研究发展计划(973))
中文摘要:

在生物信息学中,蛋白质序列比对是最为重要的算法之一,生物技术的发展使得已知的序列库变得越来越庞大,这类算法本身又具有计算密集型的特点,这导致进行序列比对所消耗的时间也越来越长,目前的单核或者数量较少的多核系统均已经难以满足对计算速度的要求.Godson-T是一个包含诸多创新结构的众核平台,在该系统上实现了对一种蛋白质序列比对算法的并行化,并且结合蛋白质比对算法以及Godson-T结构的特征,针对同步开销、存储访问竞争以及负载均衡3个方面对算法进行了细致的优化,最终并行部分整体也获得了更优的、接近线性的加速比,并且实际性能远远优于基于AMD Opteron处理器的工作站平台.

英文摘要:

In bioinformatics, a protein sequence comparison between two banks is one of most important algorithms. The sequence bank size is becoming larger and larger with the development of biotechnology, while the algorithm is also computation intensive. This leads to more and more consumption time and the single processor or multicore system, with only a few cores, are not powerful enough to reach a satisfying speed nowadays. Godson-T is a new kind of many-core architecture with lots of novel features. The parallelization of a protein sequence comparison algorithm on Godson-T is implemented. At the same time, the algorithm structure and architecture features of Godson-T are combined, and some optimization in three aspects are made: synchronization overhead, memory access contention, and load balance. The result shows that a close to linear speedup is obtained, and the performance is much better than that of the workstation platform based on the AMD Opteron processor.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:54609