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于军

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：中国科学院更多>>
发文基金：中国科学院重大科研装备研制项目国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇GPU加速
  • 2篇并行计算
  • 1篇编程
  • 1篇BLAST
  • 1篇CUDA
  • 1篇GPGPU
  • 1篇GPU
  • 1篇高性能

机构

  • 2篇中国科学院
  • 2篇香港浸会大学
  • 2篇中国科学院研...

作者

  • 2篇褚晓文
  • 2篇万宁
  • 2篇于军
  • 1篇赵开勇
  • 1篇谢海波

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇2009年全...

年份

  • 2篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
使用GPU加速BLAST算法初探
应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程...
万宁谢海波张清赵开勇褚晓文于军
关键词：并行计算
文献传递
使用GPU加速BLAST算法初探被引量：4
2009年
应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造。对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比。这说明,我们可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求。
万宁谢海波张清赵开勇褚晓文于军
关键词：BLASTGPUGPGPUCUDA并行计算
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