摘要
文中实现了GPU平台加速的BWA-MEM算法,将BWA-MEM算法中的两个热点模块:SMEM查找和chain生成模块利用GPU平台进行加速,通过重构算法流程、精简需要向CUDA设备传输的数据结构,采用合理的任务划分方式来提升BWA-MEM在GPU平台的性能。论文对BWA-MEM算法的特点进行了深入分析,总结了BWA-MEM算法在GPU平台加速效果受到限制的原因。
This paper implements the BWA-MEM algorithm on CUDA platform. SMEM finding and chain generating, two of the hotspots,are accelerated with GPU devices. I t improves the performance of GPU-based BWA-MEM by reconstructing the algorithm, reducing the data that has to be transferred between host and device and developing a reasonable task partition method. I t analyzed the characteristics of the BWA-MEM algorithm, and summed up the reason why BWA-MEM algorithm is limited in GPU platform.
出处
《信息技术》
2018年第3期67-72,78,共7页
Information Technology
基金
新疆维吾尔国际科技合作计划项目(20156007)
新疆工程学院博士基金项目(2015BQJ021812)
新疆维吾尔自治区高校科研计划自然科学基金项目(XJEDU2014S074
XJEDU2016S106)
关键词
全球气候模式
谱方法
图形处理器
并行计算
community atmosphere model
spectral element
GPU
parallel computing