桌面网格计算平台在多序列比对算法中的运用

提出了一种多序列比对ClustalW算法并行化处理的新方法ParaClustalW,该方法使用桌面网格计算平台作为高性能编程环境和运行平台.分析了多序列比对算法在桌面网格平台上的任务划分方式、并行化策略和实现技术.ParaClustalW策略考虑到序列的数目与序列的长度等因素,实现任务划分的均衡性.经实验证明,Para...     

一种优化的三序列比对算法及并行实现

序列比对算法在许多不同的领域得到应用。当前,一个重要的应用就是比对大分子,例如DNA和蛋白质序列比对。许多情况,有必要比对三序列。DavidR.Powell就提出过一种使用线性空位罚分的优化的三序列比对算法。这个算法最早是由Ukkonen提出的,该算法基于简单打分的两序列比对。该文通过引入“检查点法”对其进行改进,并充分利用近期蓬勃发展的高性能计算技术,对算法并行化,且在cluster机上实现。     

H.264去块滤波算法在众核结构上的并行优化

在H.264视频解码中,去块滤波是运算量很大的一部分.由于去块滤波过程中,数据之间存在复杂的依赖性,现有的很多去块滤波并行方案存在着并行度小、同步互斥开销大的缺点.本文结合去块滤波算法及众核处理器Godson-T的结构特性,提出了一种可以减少数据依赖的去块滤波算法并行优化方案.相对于以前的很多方法,此并行方案首先在算法上增大了并行度,减少了同步开销,同时,我们通过片上众核处理器Godson-T的硬件支持,采用计算与通信重叠等优化策略,使得优化后的算法达到了数倍的性能提升.     

引入序列信息的残基相互作用网络比对算法

残基相互作用网络比对,对于研究蛋白质结构与功能的关系具有重要意义.在基于网络拓扑信息进行网络比对的MAGNA算法基础上,将蛋白质的序列信息（即残基匹配度）引入到其优化函数中,确定拓扑信息和序列信息对比对的影响程度,提出适合于残基相互作用网络比对的SI-MAGNA算法.实验结果表明,SI-MAGNA算法比现有的基于网络拓扑信息的经典比对方法（GRAAL、MI-GRAAL、MAGNA和CytoGEDEVO）具有更高的边正确性（edge correctness,简称EC）.最后,使用SI-MAGNA算法对来自不同耐热温度的生物的同源蛋白质进行网络比对和分析,探索蛋白质结构对其热稳定性的影响.     

基于P2HP平台的蛋白质折叠分布式计算

通过对基于格点模型的PERM算法进行定性分析,提出并行化计算PERM算法的策略。该策略保存了PERM算法中最关键的平均权重向量,并分发至多个计算单元进行模拟运算,从而达到减少计算时间、提高运算结果精确度的目的。以P2HP为计算平台,对多条蛋白质序列进行模拟运算。实验结果表明,基于PERM的蛋白质折叠并行计算方法能够在P2HP平台上获得较优的性能。     

Godson-T众核体系结构上的Broadcast性能优化

Godson-T是中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室先进微系统组正在研制开发的适合于超深亚微米工艺实现的大规模片上众核系统.Godson-T片上存储的单端口结构节省了芯片面积但制约了共享数据的读取效率.直接在Godson-T上实现传统的Broadcast算法需要大量的同步互斥开销,无法达到很好的性能提升.基于Godson-T体系结构,对数据共享的重要并行算法Broadcast进行优化,提高了Godson-T体系结构下的数据共读的效率.主要采取了以下3项技术:消除大规模的线程同步,建立源地址到目的地址的映射表和用汇编语言实现Broadcast的核心部分.优化后Broadcast在小核数为32时即可达到5.8倍加速比.     

Hadoop框架下节点重要性算法实现蛋白质功能预测

论文从蛋白质序列数据的角度出发,通过序列相似度循环匹配构造蛋白质网络,并且通过网络节点重要性排序算法预测蛋白质功能.以节点重要性重要性作为研究对象,在蛋白质网络应用节点重要性算法PageRank计算网络中蛋白质节点PR值,在Hadoop平台上进行开发实现功能预测的并行计算,减小运行时间.最后通过准确率,召回率以及F1-measure三个指标来衡量结果,并对比传统的功能预测方法,验证结果的有效性.     

利用蛋白质的二面角序列对蛋白质结构比对

蛋白质结构比对对理解蛋白质功能和进化关系非常重要。提出一种基于蛋白质残基的二面角的结构比对算法。通过动态时间规整算法比对二面角序列,来比较蛋白质的结构,拟合两蛋白结构距离的分布后,利用p-value来评价比对的好坏。主要结果有：利用动态时间规整算法计算得出的结构距离是一个很好的蛋白质结构相似性度量;结构距离服从参数为μ=94.769 7,σ=41.583 7,ξ=0.192 5的广义的极值分布;和其他结构比对算法相比,该算法比CTSS的搜索结果要好。     

一种基于遗传算法的PPI网络全局比对算法

蛋白质相互作用网络比对在识别同源蛋白质或者蛋白质功能模块、蛋白质功能预测等方面具有十分重要的生物学意义.通常从拓扑特性和生物特性两个方面来衡量网络比对的结果，而现有的网络比对算法很难同时取得好的拓扑特性和生物特性.基于此，本文提出一种新的网络比对算法NABG.NABG利用最小度启发式算法计算节点在网络中的重要性，并基于重要性得分计算节点对的拓扑相似性，引入节点对的序列相似信息，使拓扑和生物相似性高的蛋白质对被比对上；基于结合了节点相似性和边保守性的目标函数，使用遗传算法模拟生物进化过程来优化比对结果.NABG分别在合成网络和真实网络上进行了实验，并与MGANA++、PROPER、SPINAL等算法作比较分析.实验结果表明，NABG的比对结果在拓扑指标以及生物指标上能保持均衡的高指标且更具有生物学意义.     

计算生物学中的高性能计算(Ⅱ)—序列分析

序列分析是高性能计算应用的一个重要方向。随着高通量测序技术的发展,基因数据呈现爆炸性增长,对高性能计算的需求也更加迫切。介绍了高性能计算在序列分析中的应用和序列分析算法的并行实现,包括序列比对、检索、重测序、拼接等。     

Godson-T: An Efficient Many-Core Architecture for Parallel Program Executions

Moore’s law will grant computer architects ever more transistors for the foreseeable future, and the challenge is how to use them to deliver efficient performance and flexible programmability. We propose a many-core architecture, Godson-T, to attack this challenge. On the one hand, Godson-T features a region-based cache coherence protocol, asynchronous data transfer agents and hardware-supported synchronization mechanisms, to provide full potential for the high efficiency of the on-chip resource utilization. On the other hand, Godson-T features a highly efficient runtime system, a Pthreads-like programming model, and versatile parallel libraries, which make this many-core design flexibly programmable. This hardware/software cooperating design methodology bridges the high-end computing with mass programmers. Experimental evaluations are conducted on a cycle-accurate simulator of Godson-T. The results show that the proposed architecture has good scalability, fast synchronization, high computational efficiency, and flexible programmability.     

基于软硬件的协同支持在众核上对1-DFFT算法的优化研究

随着高性能计算需求的日益增加,片上众核(many-core)处理器成为未来处理器架构的发展方向.快速傅立叶变换(FFT)作为高性能计算中的重要应用,对计算能力和通信带宽都有较高的要求.因此基于众核处理器平台,实现高效、可扩展的FFT算法是算法和体系结构设计者共同面临的挑战.文中在众核处理器Godson-T平台上对1-D FFT算法进行了优化和评估,在节省几乎三分之一L2 Cache存储开销的情况下,通过隐藏矩阵转置,计算与通信重叠等优化策略,使得优化后的1-D FFT算法达到3倍以上的性能提升.并通过片上网络拥塞状况的实验分析,发现对于像FFT这样访存带宽受限的应用,增加L2 Cache的访问带宽,可以缓解因为爆发式读写带给片上网络和L2 Cache的压力,进一步提高程序的性能和扩展性.     

Landing Stencil Code on Godson-T

The advent of multi-core/many-core chip technology offers both an extraordinary opportunity and a profound challenge. In particular, computer architects and system software designers are faced with a unique opportunity to introducing new architecture features as well as adequate compiler technology — together they may have profound impact. This paper presents a case study (using the 1-D Jacobi computation) of compiler-amendable performance optimization techniques on a many-core architecture Godson-T. Godson-T architecture has several unique features that are chosen for this study: 1) chip-level global addressable memory in particular the scratchpad memories (SPM) local to the processing cores; 2) fine-grain memory based synchronization (e.g., full-empty bit for fine-grain synchronization). Leveraging state-of-the-art performance optimization methods for 1-D stencil parallelization (e.g., timed tiling and variants), we developed and implement a number of many-core-based optimization for Godson-T. Our experimental study shows good performance in both execution time speedup and scalability, validate the value of globally accessed SPM and fine-grain synchronization mechanism (full-empty bits) under the Godson-T, and provides some useful guidelines for future compiler technology of many-core chip architectures.     

Godson-T缓存一致性协议的Murphi建模和验证

Godson-T缓存一致性协议是用于Godson-T众核处理器的缓存一致性协议．在Godson-T协议中,缓存一致性协议和存储一致性模型存在紧密的紧耦合关系,分析协议的一致性时发现该协议满足的缓存一致性不是强一致性,不满足传统意义上缓存透明的一致性要求．我们选取了Murphi模型检测工具作为我们建模的语言和验证工具．在对Godson-T缓存一致性协议建模的时候,由于协议的上述特点,我们需要对处理器核结点,高速缓存和内存作为一个整体建模,并成功地验证了协议的相关性质．     

Scalable multicore architectures for long DNA sequence comparison

Biological sequence comparison is one of the most important tasks in Bioinformatics. Owing to the fast growth of databases that contain biological information, sequence comparison represents an important challenge for high‐performance computing, especially when very long sequences are compared, i.e. the complete genome of several organisms. The Smith–Waterman (SW) algorithm is an exact method based on dynamic programming to quantify local similarity between sequences. The inherent large parallelism of the algorithm makes it ideal for architectures supporting multiple dimensions of parallelism (TLP, DLP and ILP). Concurrently, there is a paradigm shift towards chip multiprocessors in computer architecture, which offer a huge amount of potential performance that can only be exploited efficiently if applications are effectively mapped and parallelized. In this work, we analyze how large‐scale biology sequence comparison takes advantage of the current and future multicore architectures. Our starting point is the performance analysis of the current multicore IBM Cell B.E. processor; we analyze two different SW implementations on the Cell B.E. Then, using simulation tools, we study the performance scalability when a many‐core architecture is used for performing long DNA sequence comparison. We investigate the efficient memory organization that delivers the maximum bandwidth with the minimum cost. Our results show that a heterogeneous architecture can be an efficient alternative to execute challenging bioinformatic workloads. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

FPGA实时实现PGA算法的研究

合成孔径雷达(SAR)成像具有数据量巨大、算法比较复杂等特点.如何实时实现SAR成像的相关算法是嵌入式高性能计算领域一个值得研究的问题.FPGA以其高性能、可重构等优势,被越来越多地应用到嵌入式高性能计算领域中作为一种高效低成本的解决方案.针对SAR成像中多普勒调频率估计的经典算法--PGA算法,以FPGA作为实现平台,通过对算法的本质的挖掘,提出了适于FPGA实时实现的对于经典算法的改进算法.同时也阐述了将改进算法映射到FPGA实现的设计过程.实验结果表明,改进的算法较经典的PGA算法明显地减少了迭代次数,在SOC中通过硬件的运算精度能够满足系统的要求.     

RCC高速缓存一致性协议的带参验证

Godson-T众核处理器的RCC高速缓存一致性协议是一种非常有特色的带参并发系统,对此协议的带参验证是一个很大的挑战。 Cubicle是最近出现的基于SMT求解器的带参模型检测工具。我们使用了Cubicle带参模型检测工具,成功对RCC协议进行了建模和验证。实验结果表明, RCC协议在结点个数为任意规模时均满足协议的各种安全性质。     

Scanning protein sequence databanks using a distributed processing workstation network

The programme pscan has been developed to distribute protein databank scans over a network of computers that share a common file system. pscan may be used in conjunction with most conventional sequence comparison programmes with few modifications. In test runs using the Smith-Waterman dynamic programming algorithm, the time required to scan a 6858 sequence databank using a query sequence 740 residues long was reduced from approximately 50 min for a single processor, to approximately 11 minutes for five processors. Accordingly, pscan provides a low-cost, portable alternative to dedicated parallel processing computers.     

并行动态位向量频繁闭合序列模式挖掘算法

针对在时间和空间上都具有高计算成本的长序列数据库,一个更有效和更紧凑且可以完全提取信息的挖掘模式是当前的研究热点。提出一种并行动态位向量频繁闭合序列模式的挖掘算法（PDBV FCSP）,该算法采用多核处理器架构和DBV数据结构相结合的方式,有效加快了序列数据库的处理速度,并对搜索空间进行划分,尽早执行预处理序列的闭合检查,减少了所需的存储空间和挖掘频繁闭合序列模式的执行时间,克服了现有并行挖掘算法通信开销、同步和数据复制等问题。利用重新分配工作的动态负载平衡机制,解决处理器之间的负载均衡问题,最大限度地减少了CPU空闲时间。对DBV VDF算法和PDBV FCSP（2 4核）算法进行仿真比较,结果表明,PDBV FCSP算法在运行时间、内存使用和可伸缩性等方面都有较优的性能提升,且当内核数增加时,性能更优。