在生物信息学领域,利用计算对蛋白质结构预测进行模拟运算并从中预测出蛋白质分子空间构象的方法已被普遍接受。由于模拟运算所需要的计算量异常巨大,针对生物信息学领域对高性能计算的迫切需求,在分析国内外对等计算研究成果的基础上,设计并实现了一种基于结构化对等网络的高性能计算平台P2HP-2的编程模型及其应用实例蛋白质结构预测。为了使高性能计算平台P2HP-2支持具有树状任务图的对等高性能计算应用,给出了一种共享消息编程模型CMP。CMP由软件开发包(SDK)组成,提供完备的用户编程接口。利用CMP对应用进行分布式计算时,将应用分成若干程序模块,任务运行在不同的计算节点上。各计算任务通过调用软件开发包的函数在不同计算节点之间互相通信。根据共享消息编程模型CMP,在P2HP-2上实现了分布式Threading算法,进行蛋白质三级结构预测。Threading的分布式计算过程结合了P2HP-2的编程模型CMP特征以及Threading方法本身的计算特点,将Threading计算过程划分为叶子、树杈和根,提出了基于不同度数和叶子数的并行划分策略,由此构建出不同的任务树,以便提高任务划分的均衡性。通过模拟测试与应用实例测试,对P2HP-2编程模型CMP性能和分布式Threading算法进行测试。从PDB库中选取了20条目标序列和20条模板,固定序列和模板并采用不同的叶子数和度数分别计算,系统运行取得了不同的计算加速比:在志愿者节点数为4的情况下,叶子数为20、度数为5时计算加速最高比为2.5;而在志愿者节点数增加到15时,最高计算加速比为8.91。实验表明,P2HP-2能高效地支持具有树状任务图的对等高性能计算应用,其编程模型具有较好的能用性和可扩展性。