| Título: | MAPA : módulo assíncrono para aceleração de poda da ferramenta CUDAlign |
| Autor(es): | Nascimento, Matheus Trajano do |
| Orientador(es): | Melo, Alba Cristina Magalhães Alves de |
| Assunto: | Sequência biológica
Unidades de Processamento Gráfico (GPUs)
Poda (Computação)
Bioinformática |
| Data de apresentação: | 18-Dez-2023 |
| Data de publicação: | 13-Mai-2024 |
| Referência: | NASCIMENTO, Matheus Trajano do. MAPA: módulo assíncrono para aceleração de poda da ferramenta CUDAlign. 2023. 59 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Resumo: | O alinhamento de sequências biológicas desempenha um papel essencial na bioinformática,
sendo uma técnica fundamental no entendimento das moléculas de DNA, RNA e proteínas. O CUDAlign se destaca ao usar GPUs para obter alinhamentos ótimo de maneira
eficiente. No CUDAlign 2.1, foi proposto o processo de poda, que envolve o descarte de
blocos da matrizes de programação dinâmica que não contribuem para o alinhamento
ótimo, acelerando o algoritmo de alinhamento. O módulo APA (Alinhamento com Poda
Agilizada) foi concebido para aprimorar o processo de poda de blocos, gerando um escore
heurístico que será utilizado como escore inicial do CUDAlign, buscando ampliar a área
de poda. No entanto, a execução síncrona do APA introduz um overhead no tempo total
de execução. Este trabalho apresenta o projeto do MAPA (Módulo de Aceleração de Poda
Assíncrono), com o objetivo de eliminar esse overhead. Os resultados obtidos mostram
um ganho de desempenho considerável em relação ao módulo APA. |
| Abstract: | Sequence alignment plays a crucial role in molecular biology and bioinformatics, serving as a fundamental technique in understanding DNA, RNA, and proteins. CUDAlign
stands out by utilizing GPUs to efficiently achieve optimal alignments. In CUDAlign
2.1, the pruning process was introduced, involving the removal of the computation of the
blocks from dynamic programming matrices that do not contribute to optimal alignment,
thus accelerating the alignment algorithm. The APA module (Agile Pruning Alignment)
was designed to enhance the block pruning process, generating a heuristic score used
as the initial score for CUDAlign, aiming to expand the pruning area. However, the
synchronous execution of APA introduces overhead in the overall execution time. This
work presents the design of MAPA (Asynchronous Pruning Acceleration Module) with
the goal of eliminating this overhead. The results obtained demonstrate a considerable
performance improvement compared to the APA module. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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