英特尔Knights Landing处理器上优化Smith-Waterman算法的初步经验
分布式、并行与集群计算
2017-02-24 v1 性能
摘要
著名的Smith-Waterman (SW)算法是局部序列比对最常用的方法。然而，对于大型蛋白质数据库，SW的计算需求非常高。存在几种利用多核、FPGA或GPU上的计算并行化来提高比对吞吐量的实现。在本文中，我们探索了Intel KNL处理器上的SW加速。该架构的新颖性需要修订先前在多核架构上的编程和优化技术。据作者所知，这是首个针对SW算法的KNL架构评估。我们使用著名的环境NR数据库作为基准的评估表明，与其他实现相比，多线程和SIMD利用报告了具有竞争力的性能（351 GCUPS）。
引用
@article{arxiv.1702.07195,
title = {First Experiences Optimizing Smith-Waterman on Intel's Knights Landing Processor},
author = {Enzo Rucci and Carlos Garcia and Guillermo Botella and Armando De Giusti and Marcelo Naiouf and Manuel Prieto-Matias},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.07195},
year = {2017}
}
备注
Submitted to Euro-Par 2017 Conference