在天河一号超级计算机上应用多层次并行加速新型群体变异计算方法的研究
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.
群体遗传学 变异计算 动态规划算法 位点频率谱 多层次并行 天河一号超级计算机
叶志强 卢冕 郭贵鑫 罗琼 王丙强 方林 Simon See 朱小谦 刘光明
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 香港科技大学计算机科学与工程学系,香港 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 国防科学技术大学计算机学院,长沙410073 国防科学技术大学计算机学院,长沙410073;国家超级计算天津中心,天津300457
国内会议
桂林
中文
435-442
2013-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）