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【2h】

Speedup bioinformatics applications on multicore-based processor using vectorizing and multithreading strategies

机译：使用矢量化和多线程策略在基于多核的处理器上加速生物信息学应用程序

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摘要

Many computational intensive bioinformatics software, such as multiple sequence alignment, population structure analysis, etc., written in C/C++ are not multicore-aware. A multicore processor is an emerging CPU technology that combines two or more independent processors into a single package. The Single Instruction Multiple Data-stream (SIMD) paradigm is heavily utilized in this class of processors. Nevertheless, most popular compilers including Microsoft Visual C/C++ 6.0, x86 gnu C-compiler gcc do not automatically create SIMD code which can fully utilize the advancement of these processors. To harness the power of the new multicore architecture certain compiler techniques must be considered. This paper presents a generic compiling strategy to assist the compiler in improving the performance of bioinformatics applications written in C/C++. The proposed framework contains 2 main steps: multithreading and vectorizing strategies. After following the strategies, the application can achieve higher speedup by taking the advantage of multicore architecture technology. Due to the extremely fast interconnection networking among multiple cores, it is suggested that the proposed optimization could be more appropriate than making use of parallelization on a small cluster computer which has larger network latency and lower bandwidth.
机译：用C / C ++编写的许多计算密集型生物信息学软件（例如多序列比对，群体结构分析等）都不支持多核。多核处理器是一种新兴的CPU技术，它将两个或多个独立的处理器组合到一个程序包中。单指令多数据流（SIMD）范例在此类处理器中得到大量利用。但是，大多数流行的编译器（包括Microsoft Visual C / C ++ 6.0，x86 gnu C编译器gcc）都不会自动创建可以充分利用这些处理器的先进技术的SIMD代码。为了利用新的多核体系结构的功能，必须考虑某些编译器技术。本文提出了一种通用的编译策略，以帮助编译器提高用C / C ++编写的生物信息学应用程序的性能。所提出的框架包含两个主要步骤：多线程和向量化策略。遵循这些策略之后，该应用程序可以利用多核体系结构技术的优势来实现更高的速度。由于多核之间的互连网络非常快，因此建议的优化可能比在具有较大网络延迟和较低带宽的小型群集计算机上使用并行化更为合适。

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