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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),如何提高計(jì)算效率已經(jīng)成為焦點(diǎn)問(wèn)題。隨著生物數(shù)據(jù)庫(kù)信息的日益增多,需要對(duì)原有的串行計(jì)算模式進(jìn)行改變。同時(shí)提高主頻和淘汰單核心的多核心結(jié)構(gòu)成為并行計(jì)算的主流。不同于GPU特殊的硬件要求,多核結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸、可移植性能上和發(fā)展前景上都具有優(yōu)勢(shì),所以本文選擇在多核平臺(tái)上使用OpenMP語(yǔ)言對(duì)廣泛使用的BLASTN進(jìn)行并行計(jì)算的研究,同時(shí)使用基于Trie樹的預(yù)處理機(jī)制和調(diào)度分配算法更好的減少時(shí)間花銷。
首先,本文提
2、出基于Trie樹的預(yù)處理算法,主要思想是利用Trie樹過(guò)濾完全相同的字組,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,減少BLASTN算法中匹配的次數(shù)。預(yù)處理機(jī)制包括將原數(shù)據(jù)庫(kù)分割成多個(gè)小數(shù)據(jù)庫(kù),將數(shù)據(jù)庫(kù)中的目標(biāo)序列劃分成長(zhǎng)度為W的字組哈希表,建立Trie樹存儲(chǔ)相同的字組。實(shí)驗(yàn)表明,建立Trie樹的預(yù)處理機(jī)制在數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模較小時(shí)反而不如數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模較大時(shí)高效,但是對(duì)于優(yōu)化BLASTN的并行算法有一定的作用。
其次,本文研究了BLASTN算法的串行程序,
3、分析其并行化可行性,使用Perf對(duì)BLASTN進(jìn)行熱點(diǎn)函數(shù)分析,對(duì)BLASTN進(jìn)行并行化改造。其并行BLASTN的思想主要在種子階段和延伸匹配階段,前者將查詢序列的字組劃分階段和查詢序列的字組與目標(biāo)序列字組比對(duì)得到高分字組(HSP)階段同時(shí)并行化,同時(shí),利用多個(gè)核心同時(shí)計(jì)算任務(wù)量;后者對(duì)延伸匹配階段實(shí)行左右同時(shí)進(jìn)行延伸匹配和合并HSP的位置搜索樹上連續(xù)相鄰的字組,減少重復(fù)匹配次數(shù),使并行改造后的BLASTN進(jìn)行加速。實(shí)驗(yàn)表明,最好的情況
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