1、蛋白質分子的結構非常復雜,對其結構進行預測需要建立一個簡化模型,并采用優(yōu)化算法求解穩(wěn)定狀態(tài)下最小能量值,但算法的數(shù)據(jù)計算量非常龐大。因此,利用分布并行技術提高算法的執(zhí)行效率是蛋白質折疊結構預測發(fā)展的一個重要環(huán)節(jié)。由CPU+GPU組成的異構分布并行環(huán)境可以有效的提高計算系統(tǒng)的運算速度和處理能力,這為提高優(yōu)化算法的執(zhí)行效率提供了理論依據(jù)。
　　 本文分析了異構分布并行環(huán)境的組織結構、工作原理和性能優(yōu)化方法,研究了CUDA平臺的編程方

2、法,并基于異構分布并行環(huán)境對蛋白質折疊結構預測算法進行了優(yōu)化。針對遺傳退火算法,本文設計了幾種有效的優(yōu)化策略。首先,構建程序切片調度機制,通過評估計算強度對程序進行切片和調度;然后,依據(jù)計算情況和數(shù)據(jù)規(guī)模對并行計算單元進行合理的資源動態(tài)分配;最后,通過共享存儲器優(yōu)化、展開循環(huán)優(yōu)化、指令優(yōu)化及內存合并技術,對算法進一步優(yōu)化,將其改造成為適用于異構環(huán)境處理的并行模式,以提高算法的運行速度。
　　 在蛋白質二維AB非格模型的基礎上,本