【摘 要】
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在目前系统发育学研究中,多数系统发育分析工具不能在GPU架构上分析蛋白质序列。为此,提出一种大规模系统发育分析方法tgpMC3。以添加虚字符的形式重新构造条件似然概率矩阵,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602026)
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在目前系统发育学研究中,多数系统发育分析工具不能在GPU架构上分析蛋白质序列。为此,提出一种大规模系统发育分析方法tgpMC3。以添加虚字符的形式重新构造条件似然概率矩阵,降低由于多线程分支发散导致的时间消耗。设计粒度适中的半任务间并行策略,增加流多处理器上活跃的线程块数量。通过简单的键值对应方法传输含有模糊状态的转移概率矩阵,实现数据访问速度的提升。实验结果表明,与MrBayesv3.1.2串行版本方法相比,该方法最高可实现117的加速比,与taMC3方法相比,该方法的并行分析性能更好。
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