Une version parallèle de la bibliothèque d'outils de recherche d'algorithmes de correspondance de chaînes (SMART) a été développée, implémentée sur la plateforme CUDA (architectures informatiques unifiées de NVIDIA) et utilisant le concept de programmation de processeur graphique général (GPGPU) pour améliorer les performances et comprendre profondément les versions parallèles de ces algorithmes de correspondance. La bibliothèque améliorée CUSMART, basée sur l'API CUDA, intègre 64 algorithmes parallèles de correspondance de chaînes. L'objectif de cette étude est d'évaluer les performances de ces algorithmes dans divers scénarios pour identifier leurs avantages et inconvénients dans des scénarios d'application spécifiques. L'étude comprenait également l'exploration et l'établissement de techniques d'optimisation pour évaluer leur impact sur les performances des algorithmes. Les résultats de cette étude mettent en évidence le potentiel du calcul GPGPU dans l'application de la correspondance de chaînes et montrent une amélioration significative des performances. De plus, les algorithmes présentant les meilleures et les pires performances dans différents scénarios ont été identifiés.

correspondance de chaînes; programmation parallèle; programmation de processeur graphique; programmation de processeur graphique général (GPGPU); NVIDIA; CUDA; bibliothèque d'outils de recherche d'algorithmes de correspondance de chaînes (SMART)