Computación eficiente del alineamiento de secuencias de ADN sobre cluster de multicores

Abstract

Una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro del procesamiento paralelo es la del tratamiento de grandes volúmenes de datos, tales como las secuencias de ADN. El tipo de procesamiento extensivo de comparación para analizar patrones genéticos requiere un esfuerzo importante en el desarrollo de algoritmos paralelos eficientes. El alineamiento de secuencias de ADN representa una de las operaciones más importantes dentro de la bioinformática. En 1981, Smith y Waterman desarrollaron un método para el alineamiento local de secuencias. Sin embargo, en la práctica se emplean diversas heurísticas en su lugar, debido a los requerimientos de procesamiento y de memoria del algoritmo Smith-Waterman. Si bien son más rápidas, las heurísticas no garantizan que el alineamiento óptimo sea encontrado. Es por ello que resulta interesante estudiar cómo aplicar la potencia de cómputo de plataformas paralelas actuales de manera de acelerar el proceso de alinear secuencias sin perder precisión en los resultados. Los niveles insostenibles de generación de calor y consumo de energía que se presentan al escalar al máximo la velocidad de los procesadores mononúcleos motivaron el surgimiento de los procesadores de múltiples núcleos (multicore). Un procesador multicore integra dos o más núcleos computacionales dentro de un único chip y, si bien estos son más simples y menos veloces, al combinarlos permiten mejorar el rendimiento global del procesador y al mismo tiempo hacerlo más eficiente energéticamente. Al incorporar este tipo de procesadores a los clusters convencionales, se da origen a una arquitectura conocida como cluster de multicores, que combina memoria compartida y distribuida, y donde la comunicación entre las diferentes unidades de procesamiento resulta ser heterogénea. En este trabajo se presenta un algoritmo paralelo distribuido para el alineamiento de secuencias de ADN basado en el método Smith-Waterman para ser ejecutado sobre las arquitecturas de cluster actuales. Además, se realiza un análisis de rendimiento del mismo. Por último, se presentan las conclusiones y las posibles líneas de trabajo futuro.