换一批摘要为提高蛋白质点检测的效率,利用图像处理单元(GPU)在并行计算和内存管理方面的优势,提出一种基于CUDA的蛋白质点检测快速实现方法.首先,对蛋白质点检测算法中最耗时的图像预处理、蛋白质点粗检测和重叠蛋白质点分割三部分进行并行化设计;然后,根据CUDA单指令多线程的执行方式对数据空间进行二维分块,利用共享寄存器和二维纹理内存的内存管理措施实现了蛋白质点快速检测.通过本文方法与中央处理器(CPU)串行方法进行真实凝胶图像的检测对比实验,结果表明,本文方法的执行效率明显高于CPU串行方法,并且随着图像大小的增加,效率也随之提高,对于2 048×2 048大小的图像数据,CPU串行实现时间为52 641 ms,GPU则为4 384 ms,效率提高了11倍.
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