Dissertação

The New Age of Genomic Analysis: Harnessing ReRAM Technology for Epistasis Detection EVALUATED

Na bioinformática moderna, a descoberta de associações entre marcadores genéticos e condições complexas de interesse pode ter um impacto significativo na sociedade, com implicações sem precedentes para a saúde personalizada. Esta tarefa, no entanto, não é trivial, dado que o elevado número de potenciais combinações entre marcadores requer vastos recursos computacionais, especialmente para a análise de interações de ordem elevada. As soluções mais avançadas utilizam predominantemente hardware de alto desempenho, mas convencional, como CPUs multi-core, GPUs e aceleradores específicos de domínio. Contudo, para proporcionar melhorias significativas no desempenho e na eficiência energética, é crucial explorar caminhos não tradicionais e técnicas não convencionais. Esta tese apresenta um trabalho inovador, na adoção de arquiteturas baseadas em ReRAM para enfrentar os desafios da detecção de epistasia de quarta ordem. São propostas duas arquiteturas especializadas baseadas em ReRAM para a realização de operações essenciais de epistasia no domínio analógico. Resultados mostram que as arquiteturas baseadas em ReRAM superam as baseadas em CPU/FPGA/GPU/Tensor Core até 51x, proporcionando, simultaneamente, melhorias na eficiência energética em até 2491x. Estes resultados destacam o potencial das arquiteturas baseadas em ReRAM como uma solução energeticamente eficiente para a deteção de epistasia, alinhada com a computação energeticamente eficiente na era da sustentabilidade e da tecnologia verde.
Processamento-Em-Memória, Performance, Eficiência Energética, Bioinformática

novembro 24, 2023, 15:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Aleksandar Ilic

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Leonel Augusto Pires Seabra de Sousa

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático