基于 CPU-GPU 混合计算平台的 RNA 二级结构预测算法并行化研究

• 作者: 夏飞 朱强华 金国庆
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物信息学 RNA二级结构预测 最小自由能 混合加速方法
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程?电子科学与技术
• 页码范围: 138-146
• 页数: 9页
• 分类号: TP302
• 字数: 8155字
• 语种: 中文

摘要

RNA 二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向，基于最小自由能模型的 Zuker 算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于 CPU ＋GPU 的混合计算平台实现了对 Zuker 算法的并行和加速。根据 CPU 和 GPU 计算性能的差异，通过合理的任务分配策略，实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡；针对 CPU 和 GPU 的不同硬件特性，对 Zuker 算法在 CPU 和 GPU 上的实现分别采取了不同的并行优化方法，提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明，CPU 处理单元在混合系统中承担了14％以上的计算任务，与传统的多核 CPU 并行方案相比，采用混合并行加速方法可获得15．93的全局加速比；与最优的单纯 GPU 加速方案相比，可获得16％的性能提升，并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱强华	海军工程大学电子工程学院	24	115	6.0	10.0
2	金国庆	海军工程大学电子工程学院	20	52	5.0	6.0
3	夏飞	海军工程大学电子工程学院	6	20	3.0	4.0