CUP-GPU協(xié)同計(jì)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(jí)公玨CPUGPU協(xié)同計(jì)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(zhuān)業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：夏靖計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)CPUGPU協(xié)同計(jì)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(huì)主席籃墅中南大學(xué)二。一三年五月CPUGPU協(xié)同計(jì)

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(duì)生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是極其重要的一個(gè)過(guò)程。隨著數(shù)據(jù)量的增大，對(duì)生物數(shù)據(jù)分析的耗時(shí)越來(lái)越長(zhǎng)，嚴(yán)重制約了相關(guān)理論設(shè)想的驗(yàn)證。CPUGPU協(xié)同計(jì)算，能夠以較小的代價(jià)，組建一個(gè)高性能計(jì)算平臺(tái)，加快數(shù)據(jù)分析與處理的速度。本文針對(duì)大量生物數(shù)據(jù)分析中硬件資源利用率低，計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，在經(jīng)過(guò)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(gè)CPUGPU協(xié)同計(jì)算平臺(tái)的方案。平臺(tái)采

3、用OpenMP實(shí)現(xiàn)對(duì)多核CPU的編程，采用CUDA實(shí)現(xiàn)GPU并行程序的編寫(xiě)。并針對(duì)平臺(tái)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(shí)間，為研究提供支撐與促進(jìn)作用。本文旨在解決標(biāo)簽SNP選擇仿真實(shí)驗(yàn)以及DTI計(jì)算與預(yù)測(cè)兩個(gè)具體的生物數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有標(biāo)簽SNP選擇算法進(jìn)行分析，提出了HTag算法，并對(duì)該算法進(jìn)行了并行化的具體實(shí)現(xiàn)，不僅使標(biāo)簽SNP的數(shù)量減少，而且使運(yùn)行時(shí)間大幅縮短。本文針

4、對(duì)NetCBP算法執(zhí)行效率低的問(wèn)題，對(duì)該算法過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)的分析與拆解，使之適合并行化。通過(guò)并行化使單藥物DTI計(jì)算的時(shí)間縮短，并考慮到多藥物同時(shí)計(jì)算的情況，通過(guò)并行任務(wù)調(diào)度縮短了多藥物同時(shí)計(jì)算的時(shí)間。實(shí)際應(yīng)用計(jì)算表明，利用CPUGPU協(xié)同計(jì)算可明顯縮短生物數(shù)據(jù)分析的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)。在對(duì)其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析處理中，也具備一定的參考價(jià)值。論文中包含圖26幅，表10個(gè)，參考文獻(xiàn)60篇。關(guān)鍵字：CPUGPU；并行計(jì)算；生物信息學(xué)；標(biāo)簽SNP選擇；DT