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CPU/GPU系统上存储高效的RNA二级结构预测算法

作者:郑明 钟诚rna二级结构预测gpu计算并行算法动态规划最小自由能

摘要: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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小型微型计算机系统

《小型微型计算机系统》(CN:21-1106/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《小型微型计算机系统》杂志刊登文章的内容涵盖计算技术的各个领域(计算数学除外)。包括计算机科学理论、体系结构、计算机软件、数据库、网络与通讯、人工智能、多媒体、计算机图形与图像、算法理论研究等各方面的学术论文。

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