Avaliação de desempenho da paralelização do sequenciamento genético em GPU

  • Cristiano Alex Künas UNIJUI
  • Vinicios Dutra Schulze UNIJUI
  • Edson Luiz Padoin UNIJUI

Resumo


Como incrementar o desempenho de sistemas paralelos tem despertado muitas pesquisas para a construção de novos sistemas em grande escala. Em resposta a esse desafio, este artigo propõe uma avaliação de desempenho de aplicativos de pesquisa de DNA em CPU e GPU.

Palavras-chave: Arquiteturas Dedicadas e Específicas (GPUs, FPGAs, e outras)

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Publicado
15/04/2020
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KÜNAS, Cristiano Alex; SCHULZE, Vinicios Dutra; PADOIN, Edson Luiz. Avaliação de desempenho da paralelização do sequenciamento genético em GPU. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 20. , 2020, Santa Maria. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 13-16. ISSN 2595-4164. DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2020.10744.