Devido a limitação de memoria RAM, softwares mais antigos utilizavam muito o disco rígido. Com
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Reescrita de Código Usando Paralelismo de Dados André Gehring Dias de Almeida PIBIC/CNPQ Lucas Ferrari de Oliveira Devido a limitação de memoria RAM, softwares mais antigos utilizavam muito o disco rígido. Com o desenvolvimento tecnológico, o HD se tornou um gargalo para as aplicações, sendo necessária uma adaptação dos softwares para aproveitar melhor o hardware disponível, utilizando multithreading (multiprocessamento) e estruturas de dados dinâmicas. O software otimizado foi o sRNAscanner, que busca sequencias de sRNAs dentro de genomas bacterianos. 1ª Etapa: compreensão do código e funcionamento do software, detecção de funções mais custosas e excesso de variáveis globais. 2ª Etapa: paralelização de funções e troca de arquivos temporários (44) por estruturas de dados. Primeira versão reescrita do código. 3ª Etapa: detecção e correção de erros no software original, otimização de cálculos. Surgimento de novos resultados e segunda versão reescrita do código. Os resultados apresentados nos testes comprovam qu utilização correta da hierarquia de memória, aprov máximo do hardware e boas práticas de programação, interferem significativamente no tempo de execução resultados obtidos. Pois, diminuem os possíveis er conversões e leitura/escrita de dados. B. Schmidt (2010), Bioinformatics: High Performance Parallel Computer Architectures (Embedded Multi-Core System). CRC Press. O maior entrave do software original era a leitura arquivos e conversão de tipos de dados. No softwar o resultado final ficava comprometido devido a vaz dados, que foram corrigidos. Os novos resultados e estão sendo analisados por especialistas da área d
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Reescrita de Código Usando Paralelismo de Dados André Gehring Dias de Almeida PIBIC/CNPQ Lucas Ferrari de Oliveira. Devido a limitação de memoria RAM, softwares mais antigos utilizavam muito o disco rígido. Com o desenvolvimento tecnológico, o HD se tornou um - PowerPoint PPT Presentation
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Reescrita de Código Usando Paralelismo de DadosAndré Gehring Dias de AlmeidaPIBIC/CNPQLucas Ferrari de Oliveira
Devido a limitação de memoria RAM, softwaresmais antigos utilizavam muito o disco rígido. Como desenvolvimento tecnológico, o HD se tornou umgargalo para as aplicações, sendo necessária umaadaptação dos softwares para aproveitar melhor ohardware disponível, utilizando multithreading(multiprocessamento) e estruturas de dados dinâmicas. O software otimizado foi o sRNAscanner,que busca sequencias de sRNAs dentro degenomas bacterianos.
1ª Etapa: compreensão do código e funcionamentodo software, detecção de funções mais custosas eexcesso de variáveis globais.2ª Etapa: paralelização de funções e troca dearquivos temporários (44) por estruturas de dados.Primeira versão reescrita do código.3ª Etapa: detecção e correção de erros no softwareoriginal, otimização de cálculos. Surgimento denovos resultados e segunda versão reescrita docódigo. Os resultados apresentados nos testes comprovam que a
utilização correta da hierarquia de memória, aproveitamentomáximo do hardware e boas práticas de programação,interferem significativamente no tempo de execução e até nosresultados obtidos. Pois, diminuem os possíveis erros nas conversões e leitura/escrita de dados.
B. Schmidt (2010), Bioinformatics: High PerformanceParallel Computer Architectures (EmbeddedMulti-Core System). CRC Press.
O maior entrave do software original era a leitura/escrita emarquivos e conversão de tipos de dados. No software originalo resultado final ficava comprometido devido a vazamentos de dados, que foram corrigidos. Os novos resultados encontradosestão sendo analisados por especialistas da área de biologia.
