Implementación Multi-GPU de algoritmos de análisis de metilación del ADN

Abstract

En la actualidad, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) han experimentado un crecimiento en su aplicación, traspasando su función original dedicada a la aceleración de gráficos y juegos convirtiéndose en herramientas esenciales en la investigación científica. En este aspecto, el grupo de Grupo de Redes y Entornos Virtuales (GREV) de la Universidad de Valencia conocido como desarrollo la aplicación HPG_DHunter dedicada a la detección de Regiones de Metilación Diferencial. Para poder realizar esto, el software cuenta con una implementación de la Transformada Wavelet Discreta (DWT) que se ejecuta sobre CUDA. Este proyecto se centra en la implementación de DWT sobre múltiples GPUs a través de una herramienta llamada EngineCL. Esta implementación se lleva a cabo utilizando EngineCL, una herramienta desarrollada por el grupo de Arquitectura y Tecnología de Computadores (ATC) de la Universidad de Cantabria, que permite la utilización eficiente de múltiples GPUs para ejecutar un solo kernel mediante el uso del lenguaje OpenCL. Una vez todos los desarrollos estén finalizados se realizarán una series de pruebas sobre la aplicación. Posteriormente se llevará un análisis sobre los resultados obtenidos para comprobar que configuración del sistema ofrece un mayor rendimiento usando desde una a varias GPUs y encontrar beneficios sobre la implementación inicial. El análisis que se va a realizar tendrá en cuenta el tiempo de comunicación que existe con las GPUs, el tiempo de ejecución de las GPUs, la memoria del sistema y el tiempo total de la aplicación.

Nowadays, graphics processing units (GPUs) have seen a growth in their uses, moving beyond their original role in hardware acceleration and gaming to become essential tools in scientific research. In this aspect, the group of Group of Networks and Virtual Environments (GREV) from the University of Valencia, has developed an application dedicated to the detection of Differential Methylation Regions known as HPG_DHunter. In order to do this, the software has an implementation of the Discrete Wavelet Transform (DWT) running on CUDA. This proyect focuses on the implementation of DWT on multiple GPUs through a tool called EngineCL. This implementation is carried out using EngineCL, a tool developed by the Computer Architecture and Technology (ATC) group of the University of Cantabria, which allows the efficient use of multiple GPUs to run a single kernel under the OpenCL language. Once all the implementations have been developed, a series of tests will be carried out on the application. Afterwards, an analysis of the results obtained will be performed to check which configuration of the system offers the best performance using one to several GPUs in order to find benefits over the initial implementation. The analysis will take into account the communication time with the GPUs, the execution time on GPUs side, the system memory and the total time of the application.