En Bioinformática intentan definir modelos matemáticas de sistemas biológicos usando grandes cantidades de Unidades de Procesamiento Centra- les (CPUs), generando aplicaciones poco prácticas. Esto esta´ siendo optimizado por paralelismo usando unidad de Procesamiento Gráficos (GPU) y sistemas distribuidos. En este trabajo se presenta dos algoritmos de optimización del al- goritmo Basic Local Alignment Search Tool (BLAST), basado en tablas Hash, para el alineamiento de una secuencia (unisecuencial) y para el alineamiento de múltiples secuencias (multisecuencial) de consulta de Ácido Desoxirribonuclei- co (ADN), usando técnicas masivamente paralelas y distribuidas, mediante el modelo de programación con Compute Unified Device Architecture (CUDA) y uso de la GPU. Comparando su rendimiento en implementaciones secuenciales usando CPUs e implementaciones con la GPU. Evaluando su rendimiento en tiempo de procesamiento usando secuencias de ADN de referencia obtenidas de las bases de datos públicas National Center for Biotechnology Informa- tion (NCBI) y EMSEMBL como el genoma humano, mostrando los mejores rendimientos los algoritmos Cuda Naive (CN) para BLAST unisecuencial con un speedup de latencia de 1.24X sobre el algoritmo Knut Morris Pratt (KMP) y Cuda Base 5 (CB5) para BLAST multisecuencial con un speedup de 1.23X sobre el algoritmo Base 5 (B5), ambos con arquitectura GPU (con paralelis- mo) mejorando en el tiempo de procesamiento la heurística del BLAST.Tesi
