Accelerating Smith-Waterman Alignment of Long DNA Sequences with OpenCL on FPGA

With the greater importance of parallel architectures such as GPUs or Xeon Phi accelerators, the scientific community has developed efficient solutions in the bioinformatics field. In this context, FPGAs begin to stand out as high performance devices with moderate power consumption. This paper presents and evaluates a parallel strategy of the well-known Smith-Waterman algorithm using OpenCL on Intel/Altera’s FPGA for long DNA sequences. We efficiently exploit data and pipeline parallelism on a Intel/Altera Stratix V FPGA reaching upto 114 GCUPS in less than 25 watt power requirements.Publicado en Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, vol. 10209).Facultad de Informátic

Accelerating Smith-Waterman Alignment of Long DNA Sequences with OpenCL on FPGA

With the greater importance of parallel architectures such as GPUs or Xeon Phi accelerators, the scientific community has developed efficient solutions in the bioinformatics field. In this context, FPGAs begin to stand out as high performance devices with moderate power consumption. This paper presents and evaluates a parallel strategy of the well-known Smith-Waterman algorithm using OpenCL on Intel/Altera’s FPGA for long DNA sequences. We efficiently exploit data and pipeline parallelism on a Intel/Altera Stratix V FPGA reaching upto 114 GCUPS in less than 25 watt power requirements.Publicado en Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, vol. 10209).Facultad de Informátic

Accelerating Smith-Waterman Alignment of Long DNA Sequences with OpenCL on FPGA

With the greater importance of parallel architectures such as GPUs or Xeon Phi accelerators, the scientific community has developed efficient solutions in the bioinformatics field. In this context, FPGAs begin to stand out as high performance devices with moderate power consumption. This paper presents and evaluates a parallel strategy of the well-known Smith-Waterman algorithm using OpenCL on Intel/Altera’s FPGA for long DNA sequences. We efficiently exploit data and pipeline parallelism on a Intel/Altera Stratix V FPGA reaching upto 114 GCUPS in less than 25 watt power requirements.Publicado en Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, vol. 10209).Facultad de Informátic

Algoritmos paralelos y evaluacion de rendimiento en plataformas de cómputo de altas prestaciones

El eje central de la línea de I/D es investigar en temas de cómputo paralelo y distribuido de alto desempeño, tanto en lo referido a los fundamentos como a la construcción, evaluación y optimización de las aplicaciones en arquitecturas multiprocesador. Se aplican los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. También incluye la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona; con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid; y con el grupo Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) de la Universidad de Granada, entre otros.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Tendencias en arquitecturas y algoritmos para sistemas paralelos y distribuidos

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales: - Arquitecturas many-core (GPU, procesadores MIC), FPGAs, híbridas (diferentes combinaciones de multicores y aceleradores), y asimétricas. - Cloud Computing para HPC (especialmente para aplicaciones de Big Data) y sistemas distribuidos de tiempo real (Cloud Robotics). - Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento energético y computacional.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Tendencias en Arquitecturas y Algoritmos para Sistemas Paralelos y Distribuidos

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales: - Arquitecturas many-core (GPU, procesadores MIC), FPGAs, híbridas (diferentes combinaciones de multicores y aceleradores), y asimétricas. - Cloud Computing para HPC (especialmente para aplicaciones de Big Data) y sistemas distribuidos de tiempo real (Cloud Robotics). - Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento energético y computacional

Tendencias en arquitecturas y algoritmos para sistemas paralelos y distribuidos

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales: - Arquitecturas many-core (GPU, procesadores MIC), FPGAs, híbridas (diferentes combinaciones de multicores y aceleradores), y asimétricas. - Cloud Computing para HPC (especialmente para aplicaciones de Big Data) y sistemas distribuidos de tiempo real (Cloud Robotics). - Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento energético y computacional.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Computación de alto desempeño: algoritmos y evaluación de rendimiento en diferentes plataformas

El eje central de la línea de I/D son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters, cloud, aceleradores y placas de bajo costo), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de mapping y scheduling, el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento computacional y energético, y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona; con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid; y con el grupo Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) de la Universidad de Granada, entre otros.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informátic

Computación de alto desempeño: algoritmos y evaluación de rendimiento en diferentes plataformas

El eje central de la línea de I/D son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters, cloud, aceleradores y placas de bajo costo), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de mapping y scheduling, el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento computacional y energético, y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona; con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid; y con el grupo Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) de la Universidad de Granada, entre otros.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informátic

Computación de alto desempeño: algoritmos y evaluación de rendimiento en diferentes plataformas

El eje central de la línea de I/D son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters, cloud, aceleradores y placas de bajo costo), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de mapping y scheduling, el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento computacional y energético, y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona; con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid; y con el grupo Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) de la Universidad de Granada, entre otros.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informátic