CUP-GPU協(xié)同計算在生物數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q三三密級公玨CPUGPU協(xié)同計算在生物數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究ResearchandApplicationsforCPUGPUCollaborativeComputinginBiologicalDataAnalysis作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：夏靖計算機科學(xué)與技術(shù)CPUGPU協(xié)同計算信息科學(xué)與工程學(xué)院張祖平教授論文答辯日期叢B丘【答辯委員會主席籃墅中南大學(xué)二。一三年五月CPUGPU協(xié)同計

2、算在生物數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究摘要：在生物信息學(xué)領(lǐng)域，對生物數(shù)據(jù)進行分析是極其重要的一個過程。隨著數(shù)據(jù)量的增大，對生物數(shù)據(jù)分析的耗時越來越長，嚴重制約了相關(guān)理論設(shè)想的驗證。CPUGPU協(xié)同計算，能夠以較小的代價，組建一個高性能計算平臺，加快數(shù)據(jù)分析與處理的速度。本文針對大量生物數(shù)據(jù)分析中硬件資源利用率低，計算耗時長的問題，在經(jīng)過技術(shù)、性能以及資金消耗多方面的權(quán)衡下，提出了利用多核CPU與GPU搭建一個CPUGPU協(xié)同計算平臺的方案。平臺采

3、用OpenMP實現(xiàn)對多核CPU的編程，采用CUDA實現(xiàn)GPU并行程序的編寫。并針對平臺硬件的特征，提出了幾種數(shù)據(jù)預(yù)處理與任務(wù)分配的策略，能夠最大限度的縮減生物數(shù)據(jù)分析的處理時間，為研究提供支撐與促進作用。本文旨在解決標簽SNP選擇仿真實驗以及DTI計算與預(yù)測兩個具體的生物數(shù)據(jù)分析問題。本文通過對現(xiàn)有標簽SNP選擇算法進行分析，提出了HTag算法，并對該算法進行了并行化的具體實現(xiàn)，不僅使標簽SNP的數(shù)量減少，而且使運行時間大幅縮短。本文針

4、對NetCBP算法執(zhí)行效率低的問題，對該算法過程進行了詳細的分析與拆解，使之適合并行化。通過并行化使單藥物DTI計算的時間縮短，并考慮到多藥物同時計算的情況，通過并行任務(wù)調(diào)度縮短了多藥物同時計算的時間。實際應(yīng)用計算表明，利用CPUGPU協(xié)同計算可明顯縮短生物數(shù)據(jù)分析的計算時長。在對其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析處理中，也具備一定的參考價值。論文中包含圖26幅，表10個，參考文獻60篇。關(guān)鍵字：CPUGPU；并行計算；生物信息學(xué)；標簽SNP選擇；DT