【24h】

On the Parallelization of the SProt Measure and the TM-Score Algorithm

机译:SProt测度的并行化和TM-Score算法

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摘要

Similarity measures for the protein structures are quite complex and require significant computational time. We propose a parallel approach to this problem to fully exploit the computational power of current CPU architectures. This paper summarizes experience and insights acquired from the parallel implementation of the SProt similarity method, its database access method, and also the wellknown TM-score algorithm. The implementation scales almost linearly with the number of CPUs and achieves 21.4× speedup on a 24-core system.
机译:蛋白质结构的相似性度量非常复杂,需要大量的计算时间。我们针对此问题提出了一种并行方法,以充分利用当前CPU体系结构的计算能力。本文总结了从SProt相似性方法,其数据库访问方法以及著名的TM-score算法的并行实现中获得的经验和见解。该实现几乎与CPU数量成线性比例扩展,并在24核系统上实现了21.4倍的加速。

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