Atualização do uso de memória de GPU na ferramenta MASA-CUDAlign de comparação de sequências biológicas longas

Abstract

A comparação de sequências biológicas (DNA, RNA e proteínas) é uma operação fundamental na Bioinformática, pois permite inferir o funcionamento de genes e compreender as relações evolutivas entre organismos. Algoritmos exatos de alinhamento, como Smith-Waterman, Gotoh e Myers-Miller, são amplamente utilizados para a realização dessa tarefa. Para sequências muito longas, esses algoritmos demandam elevado tempo de processamento, podendo ser acelerados por meio da execução paralela em GPUs (Graphical Processing Units). O MASA-CUDAlign é uma ferramenta capaz de comparar sequências de DNA de tamanho irrestrito com o algoritmo exato Smith-Waterman em GPUs, sendo a mais rápida da literatura para esse fim. Ela utiliza a plataforma CUDA da NVIDIA para a programação de GPUs, empregando memória textura para o armazenamento das sequências. Contudo, em 2019, a API CUDA utilizada para manipulação de referências à textura foi descontinuada, tornando-se necessária a atualização do uso de memória de GPU no código do MASA-CUDAlign. O objetivo deste trabalho de graduação é atualizar o MASA-CUDAlign para torná-lo compatível com as versões mais recentes da CUDA, substituindo o uso de memória textura por memória global, além de avaliar o impacto dessa modificação em seu desempenho. Para isso, foram identificadas as linhas do código que utilizavam memória textura e realizados ajustes para implementar ponteiros globais e novas funções de manipulação de dados. A versão atualizada foi testada em duas GPUs NVIDIA com sequências de diferentes tamanhos, e os resultados foram comparados aos da versão original. Os experimentos mostraram que a substituição da memória textura não apenas preservou a eficiência da ferramenta na maioria dos casos, como também melhorou o desempenho e ampliou a capacidade de processamento para sequências maiores, confirmando a relevância da atualização realizada.