Estratégia Adaptativa para Dimensionamento Dinâmico de Recursos em Algoritmos de Alinhamento de Sequências Biológicas
Bioinformática, Alinhamento de Sequências, Programação Dinâmica, Paralelização, Tarefas Moldáveis, Tarefas Maleáveis
O crescimento exponencial dos dados genômicos, impulsionado pelas
tecnologias de sequenciamento de nova geração, tem ampliado os desafios
computacionais da bioinformática. Algoritmos clássicos de alinhamento de
sequências, como Needleman-Wunsch, Smith-Waterman, Gotoh e Myers-Miller, apresentam complexidade quadrática e enfrentam limitações de desempenho quando aplicados a grandes volumes de
dados. Nesse contexto, a computação de alto desempenho torna-se fundamental
para viabilizar análises em larga escala.
Apesar dos avanços em técnicas de paralelização, a definição do número de
núcleos de processamento para uma dada aplicação de alinhamento ainda é
frequentemente realizada de forma empírica, podendo resultar em
subutilização ou ociosidade de recursos computacionais. Esta proposta de
Dissertação de Mestrado propõe uma técnica adaptativa para determinação e
ajuste do grau de paralelismo em aplicações de alinhamento biológico,
considerando tanto a configuração inicial dos recursos quanto sua adaptação
ao longo da execução.
A proposta utiliza mecanismos para ajustar dinamicamente a quantidade de
núcleos alocados conforme a carga computacional observada, considerando
três ambientes de execução: Moldável, com número fixo de núcleos; Maleável
sem Suavização, com adaptação dinâmica direta; e Maleável com Suavização,
que busca reduzir oscilações abruptas na alocação de recursos. Espera-se
que a técnica contribua para aumentar a eficiência computacional, reduzir a
ociosidade de recursos e melhorar a escalabilidade de aplicações
bioinformáticas em ambientes de alto desempenho.