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Título : MASA-OpenCL : comparação paralela de sequências biológicas longas em GPU
Autor : Figueirêdo Júnior, Marco Antônio Caldas de
Orientador(es):: Melo, Alba Cristina Magalhães Alves de
Assunto:: Programação paralela (Computação)
Sequenciamento genômico
Unidades de Processamento Gráfico (GPUs)
Fecha de publicación : 4-feb-2016
Citación : FIGUEIRÊDO JÚNIOR, Marco Antônio Caldas de. MASA-OpenCL: comparação paralela de sequências biológicas longas em GPU. 2015. x, 77 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Resumen : A comparação de sequências biológicas é uma tarefa importante executada com frequência na análise genética de organismos. Algoritmos que realizam este procedimento utilizando um método exato possuem complexidade quadrática de tempo, demandando alto poder computacional e uso de técnicas de paralelização. Muitas soluções têm sido propostas para tratar este problema em GPUs, mas a maioria delas são implementadas em CUDA, restringindo sua execução a GPUs NVidia. Neste trabalho, propomos e avaliamos o MASA-OpenCL, solução desenvolvida em OpenCL capaz de executar a comparação paralela de sequências biológicas em plataformas heterogêneas de computação. O MASA-OpenCL foi testado em diferentes modelos de CPUs e GPUs, avaliando pares de sequências de DNA cujos tamanhos variam entre 10 KBP (milhares de pares de bases) e 47 MBP (milhões de pares de bases), com desempenho superior a outras soluções existentes baseadas em CUDA. A solução obteve um máximo de 179,2 GCUPS (bilhões de células atualizadas por segundo) em uma GPU AMD R9 280X. Até onde temos conhecimento, esta é única solução implementada em OpenCL que realiza a comparação de sequências longas de DNA, e o desempenho alcançado é, até o momento, o melhor já obtido com uma única GPU.
Abstract: The comparison of biological sequences is an important task performed frequently in the genetic analysis of organisms. Algorithms that perform biological comparison using an exact method require quadratic time complexity, demanding high computational power and use of parallelization techniques. Many solutions have been proposed to address this problem on GPUs, but most of them are implemented in CUDA, restricting its execution to NVidia GPUs. In this work, we propose and evaluate MASA-OpenCL, which is developed in OpenCL and capable of performing parallel comparison of biological sequences in heterogeneous computing platforms. The application was tested in different families of CPUs and GPUs, evaluating pairs of DNA sequences whose sizes range between 10 KBP (thousands of base pairs) and 47 MBP (millions of base pairs) with superior performance to other existing solutions based on CUDA. Our solution achieved a maximum of 179.2 GCUPS (billions of cells updated per second) on an AMD R9 280X GPU. As far as we know, this is the only solution implemented in OpenCL that performs long DNA sequence comparison, and the achieved performance is, so far, the best ever obtained on a single GPU.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Descripción : Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Informática
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2015.08.D.19439
Aparece en las colecciones: Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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