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动机：测序技术的最新进展强调了序列分析算法和工具在基因组学和医疗保健研究中的关键作用。尤其是，序列对齐是许多序列分析管道中的基本构建块，并且在执行时间和内存使用方面经常是性能瓶颈。经典序列比对算法基于动态编程，通常需要相对于序列长度进行二次时间和内存。结果，经典序列比对算法无法随着序列长度的增加而扩展，并且由于数据移动惩罚而迅速成为内存结合。结果：内存处理（PIM）是一种新兴的体系结构范式，试图通过使计算更接近数据来减轻数据移动惩罚来加速内存结合的算法。这项工作介绍了BIMSA（双向内存序列对齐），这是最先进的序列对齐算法BIWFA（双向波前对齐）的PIM设计和实现，该算法biwfa（双向波前对齐），为生产的PIM Architection（Upmem）结合了新的硬件功能优化。bimsa支持对齐序列最多100K基础，超过了状态PIM实现的局限性。首先，与序列比对算法的最先进的PIM实现相比，BIMSA达到高达22.24×（平均为11.95×）的加速度。第二，与BIWFA的最高表现多核CPU实现相比，达到高达5.84×（平均为2.83×）的加速度。联系人：Alejandro.alonso1@bsc.es第三，BIMSA具有内存中计算单元数量的线性可伸缩性，可以通过配备更多计算单元的PIM体系结构进行进一步的性能改进，并实现高达9.56×x（平均4.7倍）的速度。可用性：代码和文档可在https://github.com/ alejandroamarin/bimsa上公开获得。
身体不满意的时间感知和互感相互作用
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