【摘 要】
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生物序列比对是生物信息学研究中最基本的研究方法。随着生物序列数据的快速增长,大批量序列比对变得极为耗时。针对这个问题,许多已有的高性能计算技术开始用于加速序列比对过程,GPU计算就是其中之一。已有的基于GPU的生物序列比对工具过分强调速度提升,但是缺少对准确度,性能功耗比,性价比和编程复杂度等方面的考虑。本文通过文献分析的方法。从以上四个角度详细地比较了这些基于GPU的生物序列比对工具,并进一步分
【机 构】
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Institute of Health Service and Medical Information, Academy of Military Medical Sciences, Beijing 1
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生物序列比对是生物信息学研究中最基本的研究方法。随着生物序列数据的快速增长,大批量序列比对变得极为耗时。针对这个问题,许多已有的高性能计算技术开始用于加速序列比对过程,GPU计算就是其中之一。已有的基于GPU的生物序列比对工具过分强调速度提升,但是缺少对准确度,性能功耗比,性价比和编程复杂度等方面的考虑。本文通过文献分析的方法。从以上四个角度详细地比较了这些基于GPU的生物序列比对工具,并进一步分析了GPU用于生物序列比对的可用性。
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