【摘 要】
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通过建立映射变换函数来改进基于最小自由能的RNA二级结构预测计算模型,分析证明了改进后的计算模型与原计算模型的等价性,利用改进后的计算模型使得GPU每个warp线程束内的线
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004
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通过建立映射变换函数来改进基于最小自由能的RNA二级结构预测计算模型,分析证明了改进后的计算模型与原计算模型的等价性,利用改进后的计算模型使得GPU每个warp线程束内的线程并行计算矩阵元素时其所需的数据处于全局存储器同一行中,以支持直接并行读取矩阵元素,显著地减少多线程并行访问全局存储器的次数;充分利用GPU纹理存储器、共享存储器及常量存储器,以减少查找表的时间;设计实现多核CPU/单GPU系统、多核CPU/多GPU系统上存储高效的RNA二级结构预测并行算法.实验结果表明,与已有的RNA二级结构预测算法相比,本文提出的算法效率更高.
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