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基于GPU的BLAST程序的并行计算的研究的开题报告
第一部分：选题背景和意义
1.1选题背景
BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）是一种常见的比对工具，其在生物信息学领域中被广泛应用。从基因组到蛋白质序列，BLAST可以快速地找出序列间的相似性，以便于进一步的生物学分析。随着生物数据的迅速增长，对于BLAST算法的高效性和准确性要求越来越高。
在传统的计算机上，BLAST的运算速度很慢，无法支持大规模的数据处理。而GPU并行计算的出现解决了这个问题。基于GPU的BLAST程序通过利用GPU的高并行性能，能够显著提高BLAST的计算速度和处理能力。
1.2选题意义
研究基于GPU的BLAST程序的并行计算，不仅可以提高BLAST算法的计算能力，也可以在科研和产业应用中带来不可估量的经济效益和社会效益。此外，基于GPU的BLAST程序的研究也可以为GPU并行计算在其他生物信息学相关领域的应用提供借鉴和指导。
第二部分：研究内容
2.1研究目标
本项目的研究目标是设计并实现一种基于GPU并行计算的BLAST程序，旨在加速BLAST算法的计算速度和处理能力，提高BLAST算法的准确性和可靠性。
2.2研究内容
本项目的研究内容包括以下几个方面：
（1）基于GPU的BLAST算法设计与实现，包括建立GPU并行计算模型、设计并实现GPU并行计算程序等；
（2）优化GPU并行计算算法，提高GPU并行计算程序的运行效率和计算速度；
（3）对比和分析CPU和GPU两种实现方式，评估基于GPU的BLAST算法的性能和效果；
（4）基于GPU的BLAST算法在生物信息学领域的应用。根据实验结果，评估GPU并行计算在BLAST算法中的优势和局限性，并探究其在其他生物信息学相关问题中的应用。
第三部分：研究方法和技术路线
3.1研究方法
本项目采用实验与理论相结合的研究方法，重点采用并行计算算法和实验方法，包括并行算法的设计和实现、基于GPU的BLAST程序的开发和实现、性能评估等方面。
3.2技术路线
（1）BLAST算法的理解与分析：对BLAST算法进行深入分析和理解，找出其可并行化的算法和基于GPU并行计算的方法；
（2）GPU并行计算算法的设计和实现：基于CUDA并行计算框架，设计并实现针对特定GPU架构的BLAST算法的并行计算程序；
（3）优化GPU并行计算算法：对并行计算算法进行优化，提高GPU并行计算程序的计算速度和效率；
（4）性能评估：对比和分析CPU和GPU两种不同实现方式，比较其在处理大规模数据时的效率和准确性，从而评估基于GPU的BLAST程序在生物信息学领域的应用潜力。
第四部分：研究预期成果
本项目研究预期达成以下成果：
（1）基于CUDA的并行计算算法和程序设计与实现，建立高效且准确的GPU并行计算模型；
（2）针对基于GPU的BLAST程序的并行计算，进行性能优化和效率分析，提高BLAST算法的效率和精度；
（3）评估基于GPU的BLAST算法在生物信息学领域的应用潜力；
（4）发表高水平学术论文，为GPU并行计算在生物信息学领域的应用提供新思路和新方法。
第五部分：研究进度和计划
5.1研究进度
本项目计划在2021年11月开始，预计于2022年11月完成。
5.2研究计划
第一年：
（1）对BLAST算法进行深入理解和分析，设计并实现基于CUDA的GPU并行计算算法与程序；
（2）优化基于GPU的BLAST程序，评估其在处理大规模数据时的计算效率和准确性。
第二年：
（1）对比和分析CPU和GPU两种不同实现方式，评估GPU并行计算在BLAST算法中的优势和局限性，探究其在其他生物信息学相关领域的应用；
（2）撰写学术论文，并发表在国际级学术期刊或会议上。
第六部分：论文结构
本论文预计分为六个章节，具体结构如下：
第一章：绪论，介绍选题背景、选题意义、研究内容和研究方法及技术路线。
第二章：BLAST算法介绍，包括原理、流程和算法描述等。
第三章：基于GPU的BLAST程序实现，包括并行计算模型设计、程序实现、性能优化等。
第四章：基于GPU的BLAST算法性能分析，包括比较和分析CPU和GPU两种实现方式，评估性能和效果。
第五章：基于GPU的BLAST算法在生物信息学领域中的应用，探究其在其他生物信息学相关问题中的应用潜力。
第六章：总结与展望，总结研究成果，阐述未来研究方向和应用前景。