High performance computing architectures analysis for gene networks inference - Marco, Anderson; Gazziro, Mario; Martins Jr, David (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2019: Anais do XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/wscad.2019.8656, 2019)
A modelagem e inferência de sistemas biológicos é uma importante área de pesquisa em ciência da computação, possuindo caracterı́sticas fortemente interdisciplinares. Nesse contexto, a inferência de redes de regulação gênica e a análise da dinâmica da expressão gerada pelas suas funções de transição são problemas relevantes. Tais problemas demandam muito poder computacional, já que algoritmos que buscam pela solução ótima possuem complexidade de tempo exponencial. Esta complexidade de tempo faz com que muitas análises sejam realizadas em redes gênicas com dezenas de genes e com cada gene tendo poucos preditores. Porém, uma rede gênica de tamanho real tipicamente possui milhares de genes, com alguns desses genes podendo ser hubs por terem um grau de entrada (número de preditores) bem acima da média. Desta forma é necessário buscar meios de acelerar o processamento da inferência de redes gênicas. Este artigo mostra uma comparação entre GPUs e FPGAs, duas arquiteturas computacionais de alto desempenho, na realização Abstraction Level