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基于异构计算平台的高性能生物数据压缩算法研究的开题报告
开题报告
题目：基于异构计算平台的高性能生物数据压缩算法研究
背景和意义：
生物信息学是一个快速发展的领域，它涵盖了各种生物数据的存储、管理、处理等方面。在这些任务中，数据压缩是十分重要的一项技术。经过压缩后，数据的存储空间可以得到有效利用和节约，并且在数据传输和处理方面也起到了优化的作用。在生物数据的处理中，尤其是基因组学、转录组学等领域，数据量巨大，因此良好的数据压缩算法对于加快数据存储、传输和分析的速度具有重要的意义。
在目前的生物数据压缩算法中，虽然有一些已经被应用于生物数据压缩领域，例如Gz，Bzip2等压缩算法，但是由于数据特性不同，压缩率可能存在较大差异。这就需要我们研究寻找一种高效、可靠的生物数据压缩算法，并尝试将其在异构计算平台上实现以获取更高的压缩效率和更好的性能。
对于电子科技大学的学生而言，该研究具有指导性意义，可以帮助我们更深入的了解数据压缩算法的实现方式和生物数据处理等相关知识，并将其应用于具体的研究和实践中。
研究内容：
本项目的研究将主要围绕基于异构计算平台的高性能生物数据压缩算法展开。具体研究内容如下：
1.探究生物数据压缩算法的基本原理，对现有的生物数据压缩算法进行回顾和分析，寻找各种生物数据的特点和现有算法之间的对应关系。
2.在异构计算平台上进行压缩算法的并行化，使用CUDA和MPI等工具对数据进行并行处理，提升压缩效率。
3.针对本项目中的异构计算平台进行详细的配置和设计，并使用性能测试工具对异构计算平台进行评估，以确保算法的高效性和稳定性。
4.进行生物数据的实验压缩，收集数据压缩和解压缩时间的数据，并进行系统的分析和总结，以验证高性能生物数据压缩算法的实际效果。
预期结果：
本项目将主要包括以下预期结果：
1.对生物数据压缩算法和现有算法进行回顾和分析，发现现有算法的瓶颈和局限性，为新算法的设计奠定基础。
2.通过设计高效异构计算平台，将压缩算法的性能提升到更高的水平，从而得到大大增强的性能。
3.生物数据的实验压缩结果将得出算法在实际应用中的效果评估，从而验证算法的可行性和实用性。
计划进度：
1.前期调研（timeline:1周）：熟悉生物数据的基本知识，对现有的生物数据压缩算法进行回顾和分析，寻找各种生物数据的特点和现有算法之间的对应关系。
2.算法设计（timeline:8周）：提出一种基于异构计算平台的生物数据压缩算法，并设计在GPU和MPI上的并行实现方案。
3.平台配置与优化（timeline:4周）：对异构计算平台进行详细的配置和设计，并使用性能测试工具对异构计算平台进行评估，以确保算法的高效性和稳定性。
4.实验压缩（timeline:4周）：完成对生物数据的实验分析，得到执行时间的数据，并从中总结出此算法的优缺点。
5.报告撰写（timeline:3周）：撰写基于异构计算平台的高性能生物数据压缩算法研究的论文并完成论文的相关要素（背景、意义、研究内容、结果等）。
参考文献：
[1]LehmanJF,DashtiMG,ColwellLJ,etal.PartitioningSystemImprovesUniversalDnaWriteAcceleration[J].ScientificReports,2019,9(1):2381.
[2]JingXU,YanjunPAN,HaiquanLIU.ExploringtheUseofDataCompressioninHigh-PerformanceNetworkStorageSystems[C]InternationalConferenceOnParallelProcessingWorkshops,2007:285-292.
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[4]LamoureuxG,MielczarekS,etal.ImplementingHigh-PerformanceDataCompressionAlgorithmsforAstronomyData[J].AstronomyandComputing,2014,6:22-29.