戴正华
- 作品数：5 被引量：23H指数：2
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学理学更多>>
- 基于GPU的串匹配算法研究被引量：18
- 2006年
- BF算法是串匹配算法中最基础的算法,但它是串行算法,不适合图形处理器(GraphicProcessing Unit,GPU)的体系结构。结合GPU的特殊体系结构,通过数据存取方式和计算策略的改进,充分利用了GPU的并行处理能力,从而基于GPU实现了BF算法。实验结果表明基于GPU的并行算法能够取得较好的加速比,同时也给出了在现有GPU架构上有效实现通用计算的瓶颈。
- 张庆丹戴正华冯圣中孙凝晖
- 关键词：图形处理器串匹配
- 基于SSE2的高性能串匹配算法研究
- 字符串的模式匹配性能的提高会给众多相关领域带来巨大的影响。本文选取最常应用的字符串模式匹配算法--朴素串匹配算法进行基于SSE2的优化。结果表明,基于SSE2的模式匹配算法性能明显好于C语言提供的strstr()函数。如...
- 戴正华徐琳冯圣中
- 关键词：并行计算程序语言
- 文献传递
- 基于SSE2的Smith-Waterman算法被引量：3
- 2006年
- Smith-Waterman动态规划算法是生物信息学使用最广泛的序列匹配算法,由于存在严重的数据依赖关系,该算法的细粒度数据并行性开发受到了很大限制。文章从简化数据依赖关系出发,采用前驱计算思想,提出了基于X86处理器多媒体指令集SSE2的Smith-Waterman细粒度并行算法SWSSE2,在相似性显著的情况下比普通的SW算法性能提高5倍,且与测试集无关。一般相似性不显著的情形下,同目前最好的动态规划细粒度并行算法SWMMX相比可以获得1.5倍的加速比。
- 戴正华张庆丹徐琳谭光明冯圣中
- 关键词：SIMDSSE2
- 基因序列比对的Smith-Waterman多级并行算法研究
- 在基因测序和粗略的序列相似性比对中,广泛采用以BLAST为代表的启示性算法，但该算法损失了敏感性,以Smith-Waterman为代表的动态规划算法是提高序列相似性的有效途径，其时间复杂度为O(N2),其中N为序列的长度...
- 徐琳谭光明戴正华冯高峰冯圣中孙凝晖
- 关键词：基因测序并行计算计算机群
- 文献传递
- 面向体系结构的串匹配算法优化研究
- 串匹配算法广泛应用于生物信息学、信息检索等领域。随着基因数据和网络数据的爆炸式增长，对串匹配算法的性能也提出更高的要求。本文从计算机体系结构的角度出发，立足于开发串匹配算法的数据并行性和提高算法的cache性能。本文的主...
- 戴正华
- 关键词：串匹配算法信息检索生物信息
- 文献传递
