基于CUDA的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對算法的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、生物學(xué)研究發(fā)現(xiàn)氨基酸鏈空間結(jié)構(gòu)越相似，功能也越相似。比對氨基酸鏈的空間結(jié)構(gòu)相似程度對研究生物信息學(xué)有很大意義，但是處理龐大繁雜的氨基酸鏈空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)需要消耗大量的時間和經(jīng)費。若基于GPU技術(shù)開發(fā)計算多個氨基酸鏈結(jié)構(gòu)別對程序，對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能闡述有重要意義。結(jié)構(gòu)比對時間。
　　在研究分析GPU計算的基礎(chǔ)上，對一種結(jié)構(gòu)比對程序Tm-align算法，采用CUDA技術(shù)進行設(shè)計與實現(xiàn)。主要研究內(nèi)容包括：剖析傳統(tǒng)TM-align蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)

2、比對算法，并且研究GPU計算儲存架構(gòu)。對TM-align算法進行計算任務(wù)分割，使大量計算任務(wù)可以并行處理在GPU上；對Tm-align算法的五個初始化、動態(tài)規(guī)劃等環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，使得Tm-align運行流程更加適合GPU，進一步得到更好的加速比。在此針對動態(tài)規(guī)劃算法提出了基于流水線的并行化和基于線性內(nèi)存聚合訪問的兩種并行化思路，并對兩種并行化思路適用的情況通過實驗作出的解釋與說明。最后，提出適用多GPU計算提供解決方案。
　　采用的