Em parceria com a IEEE Seção Centro-Norte Brasil e o Capítulo IEEE Computer Society Centro-Norte Brasil, o Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos (PPMEC) da Faculdade de Tecnologia da Universidade de Brasília gostaria de convidar a todos a participar do Webinar “Comparação Paralela e Otimizada de Sequências Biológicas em placas gráficas (GPUs)“. A atividade faz parte do Seminário Contínuo do PPMEC.

Palestrante: Profa. Alba Cristina Magalhães Alves de Melo (CIC/UnB)

Data: 17/08/2021

Horário: 13h00 às 14h00

Plataforma: Microsoft Teams (https://bit.ly/37xMCwc)

Resumo da Palestra

A comparação de sequências biológicas é uma tarefa rotineira em laboratórios de Bionformática e, devido ao grande número de sequências comparadas e/ou ao tamanho das sequências, requer processamento paralelo para se executar em tempo hábil. Na palestra, iremos apresentar a nossa arquitetura MASA (Multiplatform Architecture for Sequence Aligners), com foco na ferramenta MASA-CUDAlign. O MASA-CUDAlign foi utilizado para alinhar sequências longas de DNA, com até 249 milhões de caracteres, em um cluster de 512 GPUs (placas gráficas) NVidia V100, obtendo o resultado ótimo em 11 minutos conseguindo, assim, o melhor desempenho da literatura atualmente. Iremos discutir as principais características inovadoras da versão mais recente do MASA-CUDAlign: execução paralela em frente-de-onda no formato paralelogramo, especulação incremental, poda de blocos e estratégias de balanceamento baseadas em score-share. Mostraremos resultados de desempenho em clusters homogêneos e heterogêneos de GPUs.

Breve Biografia

Possui graduação em Processamento de Dados pela Universidade de Brasília (1986), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1991) e doutorado em Ciência da Computação pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (1996). Atualmente é Professor Titular da Universidade de Brasília e IEEE Senior Member. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: bioinformatics, high performance computing, distributed shared memory, cloud computing, memory consistency models, cluster computing, GPUs e FPGAs.