隨著二代基因測(cè)序技術(shù)的發(fā)展及其在藥物研發(fā)、疾病診斷等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,基因測(cè)序數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。海量的基因測(cè)序數(shù)據(jù)需要有效的壓縮方案來(lái)減小數(shù)據(jù)體積,以降低存儲(chǔ)、傳輸測(cè)序數(shù)據(jù)的成本。為此,研究者們提出了多種專用基因測(cè)序數(shù)據(jù)壓縮方法。這些方法雖然有效地提高了基因測(cè)序數(shù)據(jù)的壓縮比,但是在處理速度等方面關(guān)注不足,未能得到實(shí)際應(yīng)用。而另一方面,現(xiàn)代硬件的發(fā)展使得多核、向量處理等特性得到普及,GPU等加速設(shè)備的可用性也得到提高。利用現(xiàn)代硬件對(duì)專用基因數(shù)據(jù)壓縮算法進(jìn)行并行優(yōu)化可以大幅提高處理速度,從而增強(qiáng)實(shí)用性�；谶@一背景,本文研究了利用現(xiàn)代硬件對(duì)基因測(cè)序數(shù)據(jù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)專用壓縮算法LCQS進(jìn)行并行優(yōu)化,分別提出了在多核CPU環(huán)境和在CPU-GPU異構(gòu)環(huán)境兩個(gè)不同環(huán)境的優(yōu)化方案。在多核CPU環(huán)境下,本文基于數(shù)據(jù)并行與流水線并行模式,通過(guò)多線程與共享隊(duì)列實(shí)現(xiàn)了并行的LCQS。同時(shí)引入了輕量級(jí)的索引文件結(jié)構(gòu),滿足高效地處理下游應(yīng)用對(duì)壓縮數(shù)據(jù)的隨機(jī)訪問(wèn)解壓需求。還對(duì)PAQ壓縮這一耗時(shí)較多的重要模塊采用向量化進(jìn)行細(xì)粒度并行,可用于加速包括LCQS在內(nèi)的數(shù)據(jù)壓縮應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,并行優(yōu)化的LCQS在保持了高壓... 

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 通用壓縮算法
        1.2.2 專用基因數(shù)據(jù)壓縮算法
        1.2.3 壓縮算法的并行優(yōu)化
    1.3 論文的主要工作
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 FASTQ數(shù)據(jù)格式
    2.2 現(xiàn)代處理器結(jié)構(gòu)
        2.2.1 CPU架構(gòu)特點(diǎn)
        2.2.2 GPU架構(gòu)特點(diǎn)
    2.3 并行計(jì)算模型
    2.4 并行程序設(shè)計(jì)
        2.4.1 問(wèn)題并行性分析
        2.4.2 并行算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.4.3 支撐結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.4.4 實(shí)現(xiàn)機(jī)制
    2.5 本章小結(jié)
第三章 LCQS算法在多核處理器上并行優(yōu)化
    3.1 LCQS算法原理及設(shè)計(jì)
        3.1.1 LCQS算法簡(jiǎn)介
        3.1.2 LCQS算法流程
    3.2 LCQS算法性能優(yōu)化分析
    3.3 LCQS算法的并行計(jì)算設(shè)計(jì)
    3.4 LCQS算法的并行程序?qū)崿F(xiàn)
        3.4.1 程序結(jié)構(gòu)
        3.4.2 數(shù)據(jù)共享
        3.4.3 線程同步
        3.4.4 向量化優(yōu)化
        3.4.5 文件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 LCQS在異構(gòu)系統(tǒng)上的并行優(yōu)化
    4.1 問(wèn)題分析
    4.2 cuLCQS算法在異構(gòu)系統(tǒng)上的設(shè)計(jì)
        4.2.1 并行任務(wù)劃分
        4.2.2 并行算法流程
    4.3 cuLCQS算法在異構(gòu)系統(tǒng)上的實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 CPU與 GPU的交互
        4.3.2 數(shù)據(jù)組織
        4.3.3 算法參數(shù)
    4.4 cuLCQS算法在異構(gòu)系統(tǒng)上的調(diào)優(yōu)
        4.4.1 循環(huán)展開
        4.4.2 緩存分配
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 LCQS算法在多核處理器上的并行優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.1.2 壓縮效果
        5.1.3 性能優(yōu)化效果
    5.2 LCQS算法在異構(gòu)系統(tǒng)上的并行優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.2.2 壓縮效果
        5.2.3 性能優(yōu)化效果
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號(hào)：3696126