基于SSE2的Smith-Waterman算法

Smith-Waterman动态规划算法是生物信息学使用最广泛的序列匹配算法,由于存在严重的数据依赖关系,该算法的细粒度数据并行性开发受到了很大限制。文章从简化数据依赖关系出发,采用前驱计算思想,提出了基于X86处理器多媒体指令集SSE2的Smith-Waterman细粒度并行算法SWSSE2,在相似性显著的情况下比普通的SW算法性能提高5倍,且与测试集无关。一般相似性不显著的情形下,同目前最好的动态规划细粒度并行算法SWMMX相比可以获得1.5倍的加速比。