基于CUDA的AB非格點(diǎn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的并行化研究.pdf

1、蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題又稱(chēng)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)(PSP),是生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的熱點(diǎn)。通過(guò)理論計(jì)算使用計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力來(lái)尋找蛋白質(zhì)的最小能量預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),對(duì)于生物信息科學(xué)有巨大的意義。因?yàn)榈鞍踪|(zhì)的復(fù)雜性加上各種用于PSP的尋優(yōu)算法使得計(jì)算量相當(dāng)?shù)凝嫶笄疫\(yùn)行的時(shí)間也越來(lái)越長(zhǎng)。在不斷改進(jìn)蛋白質(zhì)折疊算法和在并行平臺(tái)上,已經(jīng)陸續(xù)有OvenMP并行編程,網(wǎng)格計(jì)算,集群計(jì)算投入研究,然而并行速度的改善從成本和效果上都還有待進(jìn)一步的提升。
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2、UDA通用并行程序平臺(tái)是基于GPU的全新的通用并行計(jì)算平臺(tái)。它的引入使得在研究蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問(wèn)題的并行化上有了嶄新的方向。因?yàn)镃UDA平臺(tái)可以借助GPU的眾核的計(jì)算能力進(jìn)行并行計(jì)算且其類(lèi)C的編程方式有助于開(kāi)發(fā)人員迅速掌握。
　　 本文的主要工作在于學(xué)習(xí)CUDA平臺(tái)的這個(gè)嶄新架構(gòu),將蛋白質(zhì)折疊的研究移植到CUDA平臺(tái)中。通過(guò)將蛋白質(zhì)免疫克隆選擇算法在CUDA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn),對(duì)蛋白質(zhì)折疊在CUDA上的進(jìn)一步發(fā)展做了探討和學(xué)習(xí)。同時(shí),