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基于GPU的BLAST程序的并行计算的研究的任务书
任务书
任务名称：基于GPU的BLAST程序的并行计算的研究
任务背景：
随着生物信息学的发展，BLAST程序已成为生物学研究中常用的工具。BLAST程序通常用于序列比对、序列相似性搜索等任务，这些任务需要处理大量的数据和复杂的计算。随着数据规模不断扩大，传统的CPU架构无法满足BLAST程序的计算需求，因此人们开始探索使用GPU并行计算的方法加速BLAST程序的运行。
任务目标：
本任务旨在研究基于GPU的BLAST程序的并行计算方法和技术，实现BLAST程序在GPU上的高效运行，提高BLAST程序运行效率。
任务内容：
1.研究GPU计算原理及应用场景。
2.探索GPU并行计算在BLAST程序中的应用，了解其优缺点。
3.分析BLAST程序中的计算密集型任务，设计适合GPU并行计算的算法和数据结构。
4.实现BLAST程序在GPU上的并行计算，比较其与传统CPU计算的效率和性能。
5.对BLAST程序并行计算的实现进行优化，提高其运行效率和性能。
6.编写实验报告，总结实验结果和经验。
任务要求：
1.具有一定的计算机科学和生物信息学基础。
2.熟悉CUDA编程框架和GPU并行计算技术。
3.熟悉BLAST程序的算法、数据结构和实现。
4.具备较好的编程能力，熟练使用C++和CUDA编程语言。
5.系统了解并行计算的基本原理和技术，了解多线程和分布式计算相关的知识。
任务进度安排：
第一周：研究GPU计算原理及应用场景。
第二周：了解GPU并行计算在BLAST程序中的应用和优劣势。
第三周：分析BLAST程序中的计算密集型任务，设计适合GPU并行计算的算法和数据结构。
第四周：实现BLAST程序在GPU上的并行计算。
第五周：比较BLAST程序在GPU和CPU上的效率和性能。
第六周：对BLAST程序的并行计算实现进行优化。
第七周：编写实验报告并总结经验。
任务交付：
1.实验报告：包含任务背景、任务目标、任务内容、任务要求、任务进度安排、实验结果和总结，不少于3000字。
2.源代码：包括BLAST程序在GPU上的并行计算实现和优化。
3.PPT汇报：汇报任务目的、任务实现、实验结果和经验总结。
任务评价：
本任务主要评价基于GPU的BLAST程序的并行计算的研究和实现能力，包括对技术原理的分析、并行计算算法和数据结构的设计、代码实现和优化的能力、实验结果的分析与总结等方面。同时还将根据实验报告和PPT汇报的内容进行综合评价。