基于GPU的串匹配算法的實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所碩士學(xué)位論文基于GPU的串匹配算法的實(shí)現(xiàn)姓名：張慶丹申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)指導(dǎo)教師：孫凝暉20060601ABSTRACTImplementationofStringMatchingAlgorithmBasedonGPUZhangQingdan(ComputerArchiecture)DirectedbySunNinghniWiththeachievementofIC(IntegratedCirc

2、uit)technologyGPU(GraphicsProcessingunioisbecomingverypowerfulRecentlyatypicalshadingprogramrunningOiltheGPUcanreachthepeakperformanceof20GFLOPSandthememoryband謝dthof253GB／secwhichismuchbetterthanthatoftheCPUForsakeofsuc

3、hhugepotentialcomputingcapabilityII加怫andmoreapplications骶wringtoporttheircomputingtaskstotheGPUUtilizingtheGPU勰aSIMDstreamprocessorforgeneralpurposecomputationsithasb_EgxRneatopicofconsiderableinterestnowadaysn圮GPUcouldb

4、ooolneanefficientcoprocessoroftheCPUgainingthehighperformancepriceratioThestringmatchingalgorithmisabasicalgorithminthebioinfonnatiesandinformationsearchingfieldsWiththebombinggrowingofthegenedataandwebdatatheneedforhi出p

5、erformancesuingmatchingalgorithmsisgrowin呂ButthestringmatchingalgorithmshavethedatadependencyproblemswhichbadlyrestricttheefficiencyinCPU11listhesisisconcentratedonthesystemarchitectareoftheGPUstudyingtheefficientlyprngr

6、dmmingmethudsontheGPUdevelopingthedataparallellismofthestringmatchingalgorithmsandthechadctedsticsofgeneralalgorithmswhich∽suitabletobeportedtoⅡ碡GPUThemaintasksofthethesisinclude：(1)111ethesisdoestheresesfchonthesystemax

7、chitectureandprogrammingmc蛆lodsoftheGPUsuchasOpenGLBROOKCqandtheimprovement印pmachofthedataaccesspatternByutilizingthetexturedatastructureingraphicsprocesfingelementsthedatastructuresingeneralcomputationssuchasthestringfi

8、lesinstringmatchingalgorithmsaremappedintotheGPUAndthealgorithmsinGPUarcalsodesignedonthebasisoftexture(2)BFalgorithmisthebasicalgorithminstringmatchingfieldButitisnotparalleled，anddoesnotmatchthesystemarchitectureoftheG

9、PUConcerningthespecifichardwarearchitectureoftheGPUanewmethodofdataaccessingandaparallelBFalgorithmaledesignedBecauseoffullyutlizingtheparallelismoftheGPUtheexperimentsshowthattheapplicationintheGPUcan刪upmuchcompared1Ⅳit

10、lthatintheCPU(3)BasedontheBFsizingmatchingalgorithmonGPUasacasestudythepdfommceimprovementapproachisstudiedontheGPUTheperformanceinfluencefactoresofthealgorithmontheGPUare鋤Ialy∞d，andthepossiblebottlenecksofnowadaysGPUarc

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