Mètodes escalables i acceleradors per a l’alineament de seqüències

Disseny i desenvolupament de nous algoritmes d’alineament per parelles i acceleradors de maquinari que redueixen el temps d’execució i el consum de memòria.

Institució:

Institution

Grup d´investigació:

High Performance Computing Applications for Science and Engineering (HPCA4SE)

Investigador/s:

Juan Carlos Moure, Santiago Marco, Antonio Espinosa

Descripció:

Aquest projecte accelera l'alineació de seqüències d'ADN millorant l'eficiència i reduint l'ús de recursos. Utilitza algoritmes optimitzats que redueixen les necessitats de memòria i acceleren el processament, especialment per a grans conjunts de dades genòmiques. Inclou implementacions per a CPU, GPU i acceleradors FPGA, tots utilitzant un enfocament de programació comú, permetent que el mateix codi s'executi en diferents sistemes. En moure només les dades rellevants als acceleradors i reduir la transferència de dades, millora el rendiment i redueix el consum d'energia, permetent fluxos de treball genòmics més eficients i escalables.

Proposta de valor:

Accelera l'alineació de lectura llarga amb nuclis FPGA/GPU portàtils i eficients energèticament

Àrees d'aplicació:

Genòmica humana i agrícola, vigilància de patògens, línies de producció de medicina de precisió, projectes d'assemblatge a escala de població, metagenòmica

Mercat objectiu:

Centres de genoma i CRO de biotecnologia que gestionen >10 TB/dia; Proveïdors de núvol que ofereixen instàncies genòmiques de GPU/FPGA; Empreses de dispositius mèdics que integren la identificació de patògens en temps real; Iniciatives nacionals de seqüenciació que construeixen pipelines sobirans

Technology Readiness Level (1-9): N/A

Protection:

Pendent

Més informació

Si vols saber més sobre aquest projecte no dubtis en contactar amb nosaltres

Contacta´ns