är utan tvekan det mest använda beräkningsverktyget inom bioinformatik. Men den beräkningskraft som krävs för rutinmässig BLAST-analys har överträffat Moores lag på grund av den exponentiella tillväxten i storleken på de genomiska sekvensdatabaser som BLAST söker på. För att ta itu med ovanstående problem föreslår vi design och optimering av BLAST-algoritmen för att söka i proteinsekvenser (dvs BLASTP) i ett heterogent datorsystem. Slutresultatet är en BLASTP-implementation som ger en sjufaldig upphastighet över den sekventiella BLASTP för den mest beräkningsintensiva fasen (dvs. träffdetektering och ospelad förlängning) på en NVIDIA Fermi C2050 GPU. Dessutom, när piperlining bearbetningen på en dubbelkärnig CPU och NVIDIA Fermi GPU, vår implementering kan uppnå en sex-faldig hastighet för det övergripande programmet exekvering.
En metod för design och optimering för BLAST algoritm har presenterats i en GPU-CPU blandade heterogena datorsystem REF.
Accelerating Protein Sequence Search in a Heterogeneous Computing System
{'venue': '2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium', 'journal': '2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}