声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景与动机
1.2 国内外相关研究现状与分析
1.2.1 序列分析技术综述
1.2.2 高性能计算在序列分析领域的应用现状与分析
1.3 本文工作
1.3.1 本文的研究内容和主要贡献
1.3.2 本文的组织结构
第2章 CUDA数据并行计算技术
2.1 GPU众核计算简介
2.1.1 多核与众核计算
2.1.2 GPU众核计算的主要特点
2.2 CUDA多线程执行部件和机制
2.3 CUDA的存储体系
2.4 CUDA的线程同步机制
2.5 CUDA的编程模型和工具
2.5.1 CUDA的基本程序结构
2.5.2 CUDA程序的线程管理和映射方法
2.5.3 CUDA程序设计涉及的基本操作
2.5.4 软硬件实验平台及测试数据
2.6 本章小结
第3章 利用CUDA实现ORF算法
3.1 串行六读码框翻译算法
3.2 六读码框翻译算法的并行实现和优化
3.2.1 六读码框翻译算法的简单并行实现和性能分析
3.2.2 六读码框翻译算法的内存访问优化
3.3 序列频率统计算法的并行化研究
3.3.1 序列频率统计算法的无冲突并行化方法与性能分析
3.3.2 基于原子操作的并行计数排序算法的实现与性能分析
3.4 本章小结
第4章 并行重复序列匹配算法研究
4.1 现有串行重复序列匹配算法剖析
4.2 利用字典次序查找超短精确重复序列的算法(RSRF)
4.3 超短精确重复序列匹配算法的并行实现与性能分析
4.3.1 字典次序构造过程的并行实现
4.3.2 超短精确重复序列匹配算法的并行实现与性能分析
4.4 其它类型重复序列匹配算法的并行化研究
4.4.1 精确重复与非精确重复的联系
4.4.2 噬菌体控制元件测定的并行任务调度方案
4.5 本章小结
第5章 后缀数组构造算法的并行化研究
5.1 现有串行后缀数组构造算法剖析
5.1.1 后缀数组的相关定义
5.1.2 串行后缀数组构造算法的分类和可并行化研究
5.1.3 LS串行算法介绍
5.2 数据并行倍增算法的设计与实现
5.2.1 基于名次排序的数据并行后缀数组构造算法(DPPD)
5.2.2 数据并行倍增算法DPPD在GPU上的实现
5.3 并行倍增算法DPPD的性能分析与优化
5.4 本章小结
第6章 结束语
6.1 本文的主要贡献与结论
6.2 未来工作部分
参考文献
致谢
攻博期间发表的论文
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