Comparação paralela de múltiplos pares de sequências biológicas em GPU e CPU com work stealing

Abstract

Bioinformática é uma área da ciência que utiliza abordagens computacionais para responder questões biológicas e a comparação de sequências é a base para análises biológicas na bioinformática. Devido ao grande tempo gasto na comparação de sequências biológicas e ao crescimento das bases genômicas, é preciso desenvolver soluções que utilizem mecanismos paralelos de execução, de modo a reduzir o tempo gasto para processamento. Dentre as soluções paralelas, destaca-se a ferramenta MASA-OpenCL, que permite que comparações de sequências sejam feitas em CPU ou GPU, mas não simultaneamente. O objetivo do presente trabalho de graduação é propor, implementar e avaliar uma estratégia híbrida capaz de executar o MASA-OpenCL em CPU e GPU paralelamente, visando acelerar o processo de comparação de sequências biológicas. Dentre as características do trabalho, estão a habilidade de executar diferentes comparações ao mesmo tempo, melhor distribuição de tarefas entre a CPU e GPU, adequando ao poder computacional de cada uma. Além disso, a técnica work stealing utilizada no projeto permitiu a redução do tempo gasto para o processamento, pois distribuiu melhor as comparações entre CPU e GPU. Os resultados obtidos com a utilização do ambiente misto (CPU e GPU) e oito pares de sequências mostraram que há uma redução considerável no tempo gasto para o processamento das comparações de sequências biológicas, chegando a até 41%.