使用GPU加速BLAST算法初探

摘要：

应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造。对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比。这说明可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求。

关键词： 并行计算 序列库 加速BLAST算法 高性能编程

作者: 万宁 谢海波 张清 赵开勇 褚晓文 于军

作者单位: 中国科学院基因组科学及信息重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049 浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京,100085 浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京,100085;香港浸会大学计算机系,香港 香港浸会大学计算机系,香港 中国科学院基因组科学及信息重点实验室,北京,100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 98-101

在线出版日期: 2009-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）