蛋白质系统发育分析并行计算方法研究
来源：计算机工程杂志2019年第2期北京时间：
作者：李易禅,凌诚
单位：北京化工大学 信息科学与技术学院,北京 100029
摘要：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MrBayes v3.1.2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。
关键词：系统发育分析,条件似然概率,CUDA编程,并行计算,MC3算法
基金资助：国家自然科学基金(61602026)。
