【摘 要】
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多序列关联性分析方法是基于多序列比对思想，分析序列间远近关系及探索序列关联路线的一种策略。随着序列数目的不断增加，现有基于CPU的多序列关联性分析方法已无法满足实际应
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多序列关联性分析方法是基于多序列比对思想，分析序列间远近关系及探索序列关联路线的一种策略。随着序列数目的不断增加，现有基于CPU的多序列关联性分析方法已无法满足实际应用的需求。随着图形处理器(GPU)计算能力的飞速提高，GPU以其流水线工作模式和强大的并行计算能力，被广泛应用于解决计算密集型问题，包括提高多序列关联性分析方法的效率。结合GPU强大的并行计算能力，提出并实现基于GPU的多序列关联性分析方法，从三个不同角度进行并行优化。其中对关联性分析的算法进行改进，通过对算法执行过程的调整，解决算法内部的数据依赖问题；为降低I/O负载及实现异步处理，提出基于GPU的数据流并行优化策略，对输入距离矩阵进行数据分割，并结合异步处理模式，实现CPU与GPU的协同并行处理；基于GPU的指令流优化策略实现对不同线程粒度的动态调用，解决在未知多序列关联关系的情况下，线程拥塞和线程空载等问题。同时设计基于并行双调排序的最小链模型，通过并行遍历子矫正距离矩阵，将遍历结果存入最小链数组以进行双调排序，快速定位当前状态下的最小值结点对，对多序列关联性分析方法中最耗时的处理过程进行了并行优化。基于Linux操作系统和CUDA平台，采用C、C++等语言，实现基于GPU的多序列关联性分析方法。在保证输出结果精确度不变的情况下，减少了输入数据的I/O传输时间，降低了寻找最小值结点对的时间开销，实验整体性能与基于CPU的多序列关联分析方法相比，加速比达到25.1，且具有更稳定、更快速的关联性分析性能。
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