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Parallel Smith-Waterman Algorithm for Pairwise Sequence Alignment on CPU-GPU heterogeneous platform
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资源说明：本文讨论了如何在CPU-GPU异构平台上并行化Smith-Waterman算法，以加速成对序列比对的应用。我们需要了解Smith-Waterman算法是什么。Smith-Waterman算法是一种基于动态规划的算法，用于比较两个序列并找出它们之间的相似性。它广泛应用于生物信息学领域，比如蛋白质或DNA序列的分析。
在异构计算平台的概念下，CPU和GPU各有其计算优势。现代的通用微处理器（CPU）进入了多核时代，它们在主流计算平台市场占据主导地位。然而，在计算密集型学科领域，通用图形处理单元（GPGPU）变得越来越重要。与配备大型缓存和丰富指令集的CPU“重量级”核心相比，GPU拥有数百个“轻量级”的处理器，具有简化指令集、小型局部内存以及就绪执行机制。GPU的这些特点使得它在处理大量并行计算任务时非常高效。
为了在CPU-GPU异构平台上加速Smith-Waterman算法，本文提出了一系列的优化方案。针对CPU，进行了SIMD（单指令多数据）优化。SIMD是一种并行处理技术，它允许在每个时钟周期对一组数据执行相同的操作。这样可以显著提升CPU的并行处理能力。
针对GPU，本文尝试了多种优化策略。其中主要包括全局内存访问的共线性优化、共享内存贴片以及循环展开。全局内存访问的共线性优化有助于减少内存访问延迟，提高内存带宽的使用效率。共享内存贴片是利用GPU内部的共享内存来存储临时数据，它具有更低的访问延迟和更高的带宽，可以显著提高算法的性能。循环展开是一种减少循环开销的技术，通过减少循环次数，降低程序控制流的负担，从而达到加速效果。
为了平衡CPU和GPU的计算运行时间，本文动态地分配了序列比对的工作负载给CPU和GPU，根据它们的计算能力来决定各自的负载。这样的动态分配策略可以使得算法在不同硬件上的执行更加平衡和高效。
通过上述优化，本文提出的并行化Smith-Waterman算法在异构计算平台上实现了平均78.3亿次单元更新每秒（78.3 Giga Cell Updates per Second，简称GCUPS）的性能，相较于其他软件，在平均性能上实现了显著的加速。
这些优化方案不仅适用于Smith-Waterman算法，也可以推广到其他需要在CPU-GPU平台上并行化的算法和应用中。随着计算需求的增长和硬件技术的发展，CPU-GPU异构计算平台为高性能计算带来了新的可能性。尤其是在生物信息学领域，这些优化技术能够极大地提高序列比对的速度，从而加速科研的进度。未来的研究可以进一步探讨算法在不同类型硬件上的适应性和优化，以及更复杂算法在异构平台上的实现。
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