蛋白质系统发育分析并行计算方法研究

• 作者: 凌诚 李易禅
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 系统发育分析 条件似然概率 CUDA编程 并行计算 MC3算法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 296-302
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049690

摘要

在目前系统发育学研究中, 多数系统发育分析工具不能在GPU架构上分析蛋白质序列.为此, 提出一种大规模系统发育分析方法 tgpMC3.以添加虚字符的形式重新构造条件似然概率矩阵, 降低由于多线程分支发散导致的时间消耗.设计粒度适中的半任务间并行策略, 增加流多处理器上活跃的线程块数量.通过简单的键值对应方法传输含有模糊状态的转移概率矩阵, 实现数据访问速度的提升.实验结果表明, 与MrBayes v3. 1. 2串行版本方法相比, 该方法最高可实现117的加速比, 与taMC3方法相比, 该方法的并行分析性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李易禅	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
2	凌诚	北京化工大学信息科学与技术学院	2	0	0.0	0.0