生物信息学双序列比对算法加速器设计与实现

双序列比对算法是进行生物信息学研究的基础算法。在FPGA上实现大规模脉动式阵列对双序列比对算法进行加速能够大幅度提高比对的效率。然而现有的设计方法在比对序列长度较短的情况下,处理单元利用率很低;在序列的长度较大时,需要占用大量的片内存储资源。通过将两条序列同时送入阵列进行比对减少比对时间。将比对数据送入外部存储器,优化比对过程中的数据存储调度,有效降低了对片内存储器的需求。以Smith-Waterman算法为例进行了实现验证,结果表明本设计在性能上优于传统设计。与Pentium42.60GHz通用微处理器计算机相比,使用加速器对长度为65536的序列进行比对可获得1555倍的加速比。     

Smith-Waterman算法的若干优化及并行实现

Smith-Waterman算法是目前被使用最广泛的序列相似性比较算法之一,它适用于寻找局部相似序列对。该算法精确度较高,一直沿用到现在。目前,使Smith-Waterman算法提速,寻找该算法的优化方法,是世界各地的科学家们正花费大量心血研究的课题。该文从算法并行化着手,充分利用近期蓬勃发展的高性能计算机系统,提出了若干Smith-Waterman算法的优化思想,并在cluster机上实现。     

Smith-Waterman算法OpenMP并行化

基因比对可以实现对诲量生物信息的分析和处理,其中Smith—Waterman算法实现的比对信息精确度较高,但是处理速度慢。本文利用共享存储编程的工业标准OpenMPX;ySmith-Waterman算法进行了并行化实现。在一个拥有四个双核CPU的SMP节点上的测试表明,共享并行化使得该局部比对算法的速度提高了40％。     

GPU加速的生物序列比对

为了精确高效地进行生物序列比对,提出一种GPU加速的Smith-Waterman算法.该算法使用菱形数据布局以更充分地利用GPU的并行处理能力;使用查询串分批处理技术来支持上百兆规模的序列比对;同时引入树形算法,以优化最大匹配值的计算.将该算法在一块NVIDIA GeForce GTX285显卡上实现,并使用多组不同规模的生物序列进行了比对实验.实验结果表明,与CPU上的串行算法相比,采用文中算法最高可获得120倍以上的性能提升.     

基于SSE2的Smith-Waterman算法

Smith-Waterman动态规划算法是生物信息学使用最广泛的序列匹配算法,由于存在严重的数据依赖关系,该算法的细粒度数据并行性开发受到了很大限制。文章从简化数据依赖关系出发,采用前驱计算思想,提出了基于X86处理器多媒体指令集SSE2的Smith-Waterman细粒度并行算法SWSSE2,在相似性显著的情况下比普通的SW算法性能提高5倍,且与测试集无关。一般相似性不显著的情形下,同目前最好的动态规划细粒度并行算法SWMMX相比可以获得1.5倍的加速比。     

算法到脉动阵列处理器的映射

文中讨论了将含有循环的算法映射到脉动阵列的一般方法。这一映射方法是建立在下标集和数据相关向量的数学变换基础上，并给出了带有常数据相关的算法中存在有效变换的充要条件。最后给出了许所有点对之间最短路径问题的映射过程。     

面向OpenCL架构的大规模生物序列比对

为提高生物序列比对算法的性能和效率,提出一种异构处理平台下可移植的大规模生物序列比对算法及其优化方法.通过改变原有Smith-Waterman算法的计算流程和数据依赖关系,增加序列比对的并行性;通过改变存储器布局后使用向量数据类型,提高全局存储器的带宽利用率;通过增加偏移量改变存储器模块的映射方式,避免模块访问冲突,提高局部存储器的使用效率.实验结果表明,优化后的生物序列比对性能提升了近100倍.     

DVB-H中RS译码器的简化算法研究

RS（204,188）在DVB-H标准中作为外码使用。通过采用脉动式阵列及基于常规MEA的简化多项式阶数设计思想,并利用查找表ROM取代常规求逆电路,设计了一种高效低延迟的RS（204,188）译码器。该译码器符合DVB-H标准的性能要求,成功地实现了对RS（204,188）包的解码,同时也减小了电路规模,缩短了译码延迟时间。     

网络攻击特征提取算法在序列比对中的运用分析

随着计算机技术的不断发展,网络攻击方式层出不穷,所以网络安全成为了目前网络工作者研究的主要问题。目前网络安全研究的一种重要技术就是攻击特征自动提取技术,这种技术切入点是研究网络攻击特征数据提取算法。经过多种序列比对进行自动提取算法分析,引入一种改进算法,它能有效降低误报率,具有一定的应用价值。     

进化算法在DNA序列比对中的应用

在对序列比对结果进行分析的过程中，提出了基于生物进化思想的序列比对算法。该算法的出发点是在待比对序列中的不同位置插入空位，通过设计合理的遗传算子，在不断的进化过程中，使序列间具有最大的相似性。由于该算法的主要操作是比较、计数和移位，使得硬件实现具有可行性、简易性。测试结果表明了该算法的有效性。     

Systolic算法和阵列结构执行固定区间平滑

基于平方根算法提出了一种适合于并行计算的固定区间平滑的Systolic算法,这种算法使得计算的快速性和数值稳定性都得到了提高.文中还提出了一种有效的脉动(Systloic)阵列结构来实现此并行算法.对容错算法、处理器的利用率及计算速度作了简要地分析.     

脉动阵列变换的搜索策略及自动化算法*

对于多重循环中,当内层迭代的上下界为外层迭代的仿射函数时,介绍了搜索脉动变换的一个优化策略和相应的自动化算法.     

蒙哥马利算法到脉动阵列的规范映射方法

蒙哥马利算法是在RSA密码系统中广泛应用的模乘法算法。该文介绍蒙哥马利算法到脉动阵列的映射过程,阐述了从算法到脉动阵列的规范映射方法。阵列的时钟周期长度大致是两个单位全加器延迟,n位模乘法的计算延迟是2n+2个时钟周期。模块化、规则化、通信局部化等特征,使得脉动阵列特别适合采用深亚微米VLSI技术实现,并获得很高的工作频率,从而提高处理速度。     

模型跟随自适应控制的Systolic实现

模型跟随自适应控制的Ｓｙｓｔｏｌｉｃ实现康正九胡保生（西安交通大学系统工程研究所西安７１００４９）关键词自适应控制,参数估计,并行算法,Ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列．１）国家自然科学基金资助项目收稿日期１９９５－０１－１３１引言自动控制的发展离不开计算机技术...     

Systolic算法和结构实现固定点平滑计算

本文提出一种适合于并行计算的平方根算法及相应的脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）结构以实现固定点平滑计算。与以前的串行算法比较，这种算法在计算的实时性及数值稳定性方面都得到了提高．文中还对平滑计算的速度及处理器的利用率作了简要分析。     

线性脉动阵列变换的空时映射搜索算法

研究了一类多重循环算法的线性脉动阵列实现.为了提高线性脉动阵列变换中空时映射的搜索效率,在Moldovan空时映射的基础上,采用启发式搜索方法,并引入基削减与分支定界相结合的算法,大大降低了算法复杂度,提高了效率.通过合理安排验证顺序,结合实际硬件结构进行搜索,进一步降低了计算复杂性,并使得到的线性阵列更加易于实际实现,硬件功能及结构之间达到了最大程度的均衡性.     

利用并行方法解AX+XB=C型线性矩阵方程

提出了一种新的递推算法用于求解AX+XB=C型线性矩阵方程,这种算法可以用脉动阵列结构并行实现,该算法和结构还可求解其它几种类似的线性矩阵方程,特殊情况下求解方程的阵列结构可进一步简化.仿真结果表明,这种并行方法有较高的加速比及效率.     

Continuous CMAC-QRLS and Its Systolic Array

Conventionally, least mean square rule (LMS) is used to update the weights of cerebellar model articulation controller (CMAC). The algorithm of CMAC-RLS which applies recursive least square algorithm (RLS) to update the weights of CMAC has proved to be a good tool for modeling on line. Based on QR decomposition, a simplified algorithm of CMAC-RLS named CMAC-QRLS is brought forward next and its corresponding systolic array is also designed. Combining with B-splines, we further devise the systolic array of continuous CMAC-QRLS. The simulation results reveal the good performance of this proposed algorithm.     

基于HPM模型的Smith-Waterman算法并行优化

用于生物序列联配的Smith Waterman算法在生物信息学中有着重要的意义,但是,算法需要的空间复杂度和时间复杂度都是 O(mn),极大地限制了算法的应用。该文从并行计算模型HPM出发,从通信、存储两方面对Smith Waterman算法进行分析,提出了针对CoSMPs系统的分层的分块行流水并行算法,并通过计算不同规模的长序列进行验证,实验结果与理论分析一致。