【摘 要】
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基因组数据的快速增长,为群体遗传学研究积累大量第一手的宝贵信息,同时也对如何快速处理这些信息提出巨大的挑战.本文研究了一种新型群体变异检测方法中的动态规划迭代算法,首先将其转化为一系列的矩阵乘法,利用结合律发掘了并行性,接着设计了面向GPU架构的高效实现,与原先的CPU版本相比速度提升超过两百倍;在此基础上,通过MPI实现数据并行计算,利用天河一号超级计算机的多个GPU计算节点获得了进一步加速.本
【机 构】
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深圳中华大基因研究院,深圳 518083;华大基因-英伟达联合创新实验室,深圳 518083 香港
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基因组数据的快速增长,为群体遗传学研究积累大量第一手的宝贵信息,同时也对如何快速处理这些信息提出巨大的挑战.本文研究了一种新型群体变异检测方法中的动态规划迭代算法,首先将其转化为一系列的矩阵乘法,利用结合律发掘了并行性,接着设计了面向GPU架构的高效实现,与原先的CPU版本相比速度提升超过两百倍;在此基础上,通过MPI实现数据并行计算,利用天河一号超级计算机的多个GPU计算节点获得了进一步加速.本文说明,通过充分挖掘计算问题本身的不同粒度层次上的并行性,并针对性地予以实现,能够在异构架构的超级计算机系统上获得非常高的加速比.
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