Optimización de algoritmo Seed Structuration DNAAlgorithm (SSDA) haciendo uso de CUDA Toolkit

Este artículo explora la optimización del algoritmo Seed Structuration DNA Algorithm (SSDA) basado en la estructuración novedosa del ADN planteado en forma de Árbol, esto con el fin de mejorar no solo el rendimiento de la ejecución del algoritmo, sino adicionalmente reducir la complejidad espacial q...

Full description

Autores:
Tigreros Niño, Jhenner Sneyder
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/22333
Palabra clave:
Optimization
Artificial intelligence
Computational modeling
Investigation
Computational complexity
Data structures
Parallelism
Algorithms
Optimización
Inteligencia artificial
Modelamiento computacional
Investigación
Complejidad computacional
Estructuras de datos
Paralelismo
Algoritmos
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description Este artículo explora la optimización del algoritmo Seed Structuration DNA Algorithm (SSDA) basado en la estructuración novedosa del ADN planteado en forma de Árbol, esto con el fin de mejorar no solo el rendimiento de la ejecución del algoritmo, sino adicionalmente reducir la complejidad espacial que conlleva guardar estas variables en memoria. La investigación radica en la implementación de técnicas de paralelización haciendo uso de la plataforma de desarrollo CUDA Toolkit [5] e implementación de una estructura de árbol de fácil recorrido y modificación, tomando como base el análisis de los diferentes paradigmas de programación y las técnicas de recorrido de árboles ya existentes.
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[2] J. S. Park, S. J. Baek, and K. Lee, “A highly parallelized decoder for random network coding leveraging GPGPU,” Comput. J., vol. 57, no. 2, pp. 233–240, 2014.
[3] F. J. Esteban, D. Díaz, P. Hernández, J. A. Caballero, G. Dorado, and S. Gálvez, “MC64-Cluster: Many-Core CPU Cluster Architecture and Performance Analysis in BTree Searches,” Comput. J., vol. 61, no. 6, pp. 912– 925, 2018.
[4] L. Yu, C. Moretti, A. Thrasher, S. Emrich, K. Judd, andD. Thain, “Harnessing parallelism in multicore clusters with the All-Pairs, Wavefront, and Makeflow abstractions,” Cluster Comput., vol. 13, no. 3, pp. 243– 256,2010.
[5] NVIDIA, CUDA Toolkit, www.nvidia.com/content/cuda/cuda-toolkit.html
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La investigación radica en la implementación de técnicas de paralelización haciendo uso de la plataforma de desarrollo CUDA Toolkit [5] e implementación de una estructura de árbol de fácil recorrido y modificación, tomando como base el análisis de los diferentes paradigmas de programación y las técnicas de recorrido de árboles ya existentes.This article explores the optimization of the Seed Structuring DNA Algorithm (SSDA) algorithm based on the novel structuring of the Tree-raised DNA, this in order to improve not only the performance of the algorithm execution, but also additionally reduce the complexity spatial that involves saving these variables in memory. The research eradicates the implementation of parallelization techniques using the CUDA Toolkit [5] development platform and implementation of a tree structure that is easy to navigate and modify. Using as a basis the analysis of the different programming paradigms and the existing tree travel techniques.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14243[1] J. J. Liu, W. C. K. Yen, and Y. J. Chen, “An optimal algorithm for untangling binary trees via rotations,” Comput. J., vol. 54, no. 11, pp. 1838–1844, 2011.[2] J. S. Park, S. J. Baek, and K. Lee, “A highly parallelized decoder for random network coding leveraging GPGPU,” Comput. J., vol. 57, no. 2, pp. 233–240, 2014.[3] F. J. Esteban, D. Díaz, P. Hernández, J. A. Caballero, G. Dorado, and S. Gálvez, “MC64-Cluster: Many-Core CPU Cluster Architecture and Performance Analysis in BTree Searches,” Comput. J., vol. 61, no. 6, pp. 912– 925, 2018.[4] L. Yu, C. Moretti, A. Thrasher, S. Emrich, K. Judd, andD. Thain, “Harnessing parallelism in multicore clusters with the All-Pairs, Wavefront, and Makeflow abstractions,” Cluster Comput., vol. 13, no. 3, pp. 243– 256,2010.[5] NVIDIA, CUDA Toolkit, www.nvidia.com/content/cuda/cuda-toolkit.htmlhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Tigreros, J. S. (2019). Optimización de algoritmo Seed Structuration DNAAlgorithm (SSDA) haciendo uso de CUDA Toolkit. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22333Optimización de algoritmo Seed Structuration DNAAlgorithm (SSDA) haciendo uso de CUDA ToolkitSeed Structuration DNAAlgorithm Algorithm Optimization (SSDA) using CUDA ToolkitConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasSistema de Investigación SIUNABOptimizationArtificial intelligenceComputational modelingInvestigationComputational complexityData structuresParallelismAlgorithmsOptimizaciónInteligencia artificialModelamiento computacionalInvestigaciónComplejidad computacionalEstructuras de datosParalelismoAlgoritmosORIGINAL2019_Articulo_Tigreros_Niño_Jhenner_Sneyder.pdf2019_Articulo_Tigreros_Niño_Jhenner_Sneyder.pdfArtículoapplication/pdf213126https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22333/1/2019_Articulo_Tigreros_Ni%c3%b1o_Jhenner_Sneyder.pdfbc2c31497688d5079ca711323d063585MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22333/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2019_Articulo_Tigreros_Niño_Jhenner_Sneyder.pdf.jpg2019_Articulo_Tigreros_Niño_Jhenner_Sneyder.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9881https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22333/3/2019_Articulo_Tigreros_Ni%c3%b1o_Jhenner_Sneyder.pdf.jpga55909fad1a0f1c7beb80daca49085d0MD53open access20.500.12749/22333oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/223332023-10-18 22:01:23.541open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.coRUwoTE9TKSBBVVRPUihFUyksIG1hbmlmaWVzdGEobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgbGEgbWlzbWEuCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbi4gRWwgQVVUT1IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVTkFCIGFjdMO6YSBjb21vIHVuIHRlcmNlcm8gZGUgYnVlbmEgZmUuCgpFbCBBVVRPUiBhdXRvcml6YSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEF1dMOzbm9tYSBkZSBCdWNhcmFtYW5nYSBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIERlY2lzacOzbiBBbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMgeSBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGdlbmVyYWxlcyBzb2JyZSBsYSBtYXRlcmlhLCB1dGlsaWNlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24uCg==

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