Se ha propuesto una versión paralela de la biblioteca de herramientas de investigación de algoritmos de coincidencia de cadenas (SMART), implementada en la plataforma CUDA (arquitectura de dispositivos computacionales unificados de NVIDIA) y utilizando el concepto de programación de procesamiento de gráficos general (GPGPU) para mejorar el rendimiento y comprender en profundidad las versiones paralelas de estos algoritmos de coincidencia. Se desarrolló la biblioteca CUSMART mejorada con CUDA API, que integra 64 algoritmos paralelos de coincidencia de cadenas. El objetivo de este estudio es evaluar el rendimiento de estos algoritmos en diversos escenarios para identificar sus ventajas y desventajas en escenarios de aplicación específicos. El estudio incluyó la exploración y el establecimiento de técnicas de optimización para evaluar su impacto en el rendimiento de los algoritmos. Los resultados de este estudio resaltan el potencial del cálculo GPGPU en la aplicación de coincidencias de cadenas y muestran una mejora significativa en el rendimiento. Además, se identificaron los algoritmos con mejor y peor rendimiento en diferentes escenarios.

coincidencia de cadenas; programación paralela; programación de procesamiento de gráficos; programación de procesamiento de gráficos general (GPGPU); NVIDIA; CUDA; biblioteca de herramientas de investigación de algoritmos de coincidencia de cadenas (SMART)