Comparação paralela de sequências biológicas em múltiplas GPUs com mecanismo de tolerância a falhas

Abstract

A comparação de sequências biológicas é uma das principais operações na área de Bioinformática. Os algoritmos exatos utilizados para compará-las aliado ao tamanho das sequências pode acarretar em horas ou até mesmo dias de execução. Neste contexto, é fundamental que tais aplicações estejam amparadas com mecanismos de tolerância a falhas, uma vez que a ocorrência de uma falha pode demandar a reexecução completa da aplicação, gerando prejuízos em termos de tempo e de custo. O MASA-CUDAlign é uma ferramenta de comparação de sequências paralela e exata, que implementa tolerância a falhas em apenas uma GPU. O objetivo da presente Dissertação de Mestrado consiste em propor e avaliar um mecanismo de tolerância a falhas para o MASA-CUDAlign, utilizando múltiplas GPUs, o chamado FT-CUDAlign (Fault Tolerant CUDAlign). O FT-CUDAlign é um mecanismo leve de tolerância a falhas, pois utiliza uma funcionalidade já existente na ferramenta MASA-CUDAlign, que é o armazenamento de algumas colunas em disco. Tais colunas são definidas no FT-CUDAlign como checkpoints síncronos. Além disso, foi proposto um protocolo de detecção e recuperação de falhas, usando estes checkpoints. A implementação do FT-CUDAlign foi feita em C e C++ e utiliza sockets para estabelecer a comunicação entre os processos. Os experimentos foram realizados em dois ambientes paralelos contendo de três a oito máquinas, com uma GPU em cada. Os resultados mostraram que o overhead adicionado pelo FT-CUDAlign, em execuções sem falhas, permaneceu abaixo de 11% para os experimentos realizados na nuvem da AWS e abaixo de 1% para os mesmos experimentos realizados no LAICO. Este overhead decresce à medida que se aumenta o tamanho das sequências. Os resultados também mostraram que o FTCUDAlign se mostrou eficaz ao tratar cenários de falhas simples e múltiplas, sendo capaz de concluir a computação utilizando apenas as máquinas remanescentes.