CUSMART : Parallélisation efficace de l’appariement de chaînes avec GPGPU

Adnan OZSOY ,  

Mengu NAZLI ,  

Onur CANKUR ,  

Cagri SAHIN ,  

Abstract

Présentation d’une version parallèle de la bibliothèque d’outils pour l’étude des algorithmes de correspondance de chaînes (SMART), implémentée sur la plateforme d’architecture de périphériques de calcul unifiée (CUDA) de NVDIA, utilisant le concept de programmation de processeur graphique général (GPGPU) pour améliorer les performances et une compréhension approfondie des versions parallèles de ces algorithmes de correspondance de chaînes. Une bibliothèque CUSMART optimisée a été développée avec CUDA API, intégrant 64 algorithmes parallèles de correspondance de chaînes, et la performance de ces algorithmes a été évaluée dans divers scénarios pour assurer une comparaison complète et équitable, puis pour identifier leurs avantages et inconvénients dans des contextes d'application spécifiques. Les technologies d'optimisation ont été explorées et mises en place pour évaluer leur impact sur les performances des algorithmes. Les résultats de cette étude mettent en évidence le potentiel du calcul GPGPU dans les applications de correspondance de chaînes, montrant des améliorations significatives des performances. De plus, les algorithmes les plus performants et les moins performants ont été identifiés dans différents scénarios.

Keywords

correspondance de chaînes; programmation parallèle; programmation de processeur graphique (GPU); traitement graphique programmable (GPGPU); NVDIA; architecture de périphériques de calcul unifiée (CUDA); outils d’étude des algorithmes de correspondance de chaînes (SMART)

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