Exemplo de estudo da sequências de nucleotídeos
Cientistas chineses conseguiram um alto ganho de desempenho em estudos genéticos após incluírem o uso de GPUs para executar suas aplicações.
Os pesquisadores utilizaram as placas de vídeo para auxiliar no processamento da matriz de distância em sequências de nucleotídeos (DNADist), utilizado nos estágios iniciais da criação de tratamentos para doenças genéticas, como Síndrome de Down e hemofilia.
Os cientistas da Universidade de Shanghai Jia Tong utilizam o compilador OpenACC e, rodando a aplicação em uma plataforma baseada na placa NVIDIA Tesla, conseguiram acelerar em 16 vezes o processamento dos dados. Para tornar a aplicação compatível, os pesquisadores precisaram apenas fazer quatro ajustes em diretivas do código.
O DNADist é o estudo das relações genéticas em várias espécies, ao longo da evolução, tornando possível aos pesquisadores extrariem informações sobre DNAs sequenciados lendo a série de nucleotídeos, como a compreensão do funcionamento de doenças genéticas. Acelerando a aplicação que faz o processamento das matrizes, os cientistas podem trabalhar com um número maior de amostragem, e tornando possível extrair mais informações dos dados recolhidos.
Placas NVIDIA Tesla melhoraram a performance da análise dos dados
O OpenACC é um padrão de programação para computação paralela (quando processador e placa de vídeo trabalham em conjunto) e tem tornado possível a milhões de pequisadores em todo o mundo a tirar vantagem do poder de processamento das GPUs. Com esta linguagem, programadores podem criar com facilidade programas acelerados através da computação paralela, mesmo aqueles com pouca experiência neste ramo da super computação.
Um grande número de pesquisadores e engenheiros utilizam compiladores OpenACC e modelos computacionais híbridos entre CPU e GPU para acelerar suas aplicações, incluindo CAD, processamento de imagens, materiais científicos, química quântica, entre outros. Em muitos casos, a implementação do processamento paralelo em conjunto com placas de vídeo trouxe um ganho de performance entre 5 e 10 vezes superior.
Em julho, a NVIDIA organizou um evento no país para discutir sobre a implementação da computação paralela na solução de problemas. O GPU Computing Developer Forum (GCDF) reuniu em torno de 1.500 pessoas para discutir as principais inovações e desafios na área da computação paralela, e fez parte da Conferência Anual da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), acontecendo entre nos dias 17 e 18, na cidade de Curtiba, Paraná.
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