高性能的MrBayes MC3 GPU算法研究.pdf

1、MrBayes是一個(gè)廣泛用于生物學(xué)系統(tǒng)發(fā)育推斷的程序，它采用Metropolis-偶聯(lián)馬爾可夫鏈蒙特卡羅(Metropolis-coupled Markov chain Monte Carlo，MC3)算法來(lái)估計(jì)系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)的后驗(yàn)概率。
　　新一代DNA測(cè)序的飛速發(fā)展大大提高了DNA序列的生產(chǎn)量，在顯著減少測(cè)序時(shí)間的同時(shí)，DNA數(shù)據(jù)的品質(zhì)也有了明顯的提升。然而對(duì)于生物學(xué)家來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)MC3算法及其改進(jìn)的并行算法已經(jīng)不足以應(yīng)對(duì)如此大規(guī)模

2、的數(shù)據(jù)。圖形處理器(GPU)作為一種革新性的技術(shù)，近年來(lái)在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域備受關(guān)注。
　　本文在已有的GPU并行算法nMC3基礎(chǔ)上提出了高性能的優(yōu)化算法aMC3。首先，通過(guò)修改算法調(diào)度的策略，重組計(jì)算次序，改進(jìn)算法大大提高了馬爾可夫鏈的并發(fā)度。其次，根據(jù)硬件配置和DNA序列的長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算任務(wù)的粒度，使得aMC3算法能夠充分地利用GPU的計(jì)算資源。最后，通過(guò)合理的任務(wù)劃分，改進(jìn)算法在異構(gòu)眾核集群上有很高的加速比和較好的伸縮性。