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一种基于CPU-GPU异构平台的MrBayes MC3并行优化算法

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MrBayes软件在生物信息学领域应用广泛.它使用Metropolis coupled Markov chain Monte Carlo(MC3)算法对一组能够反映生物物种遗传信息的DNA序列进行贝叶斯系统发育推断,最后得出表示生物之间进化关系的系统发育树.本文提出了“节点序”遍历方式流水线模型和多GPU并行任务划分模型.两个模型主要解决了MrBayes MC3存在的并行问题.使用“节点序”代替原有“链序”的遍历方式,改进算法的流水线模型,提高并发度,提升了单GPU并行执行性能,在百万次迭代时,性能提升8％到13％.多GPU并行任务划分模型利用父子节点数据之间的相关性以及节点内部数据之间的无关性,将GPU端的执行任务做进一步划分,解决了不同GPU间马尔科夫链计算的相关问题,缩短每条马尔科夫链的执行时间,性能提升了15％到21％.

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来源
《2014全国高性能计算学术年会》|2014年|483-488|共6页
会议地点广州
作者
Xuwei Xia; 夏徐伟; Xiaoqian ZHU; 朱小谦; Dan ZOU; 邹丹; Min ZHU; 朱敏; Shaoliang PENG; 彭绍亮;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 Q81-39;
关键词
生物信息学软件; 并行优化算法; 微处理器; 图形处理器; 异构平台;

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