Titre : Accélération d’algorithmes bio-informatiques sur une architecture Processing-in-Memory

Mots clés : Processing-in-Memory, Parallèlisme, Tri, Alignement de séquences, Mappage de read

Résumé : La bio-informatique est un domaine où les besoins en calcul sont extrêmement importants. 
En particulier, en génomique, la dernière décennie a vu l’émergence de nouvelles technologies de 
séquençage de l’ADN, entraînant une explosion de la quantité de données à traiter. Les 
algorithmes de traitement de ces données ont évolué, mais se heurtent de plus en plus aux limites 
matérielles liées à l’accès mémoire sur des architectures traditionnelles telles que les CPU et les 
GPU.
Bien  que  certains  composants,  tels  que les  FPGA,  permettent  de  créer  des  circuits très 
spécialisés, ces derniers restent coûteux et nécessitent une grande expertise pour leur mise en 
œuvre. Parallèlement, le processing-in-memory (PiM), une technologie envisagée dès  les  années  1970,  attire  un  intérêt  croissant dans l’industrie.
Dans ce manuscrit, nous analysons trois algorithmes  liés  à  la  génomique  sur  l’accélérateur 
PiM généraliste et programmable de la société UPMEM. Nous étudions d’abord le comportement  des  
algorithmes  sur  une  architecture  CPU  traditionnelle,  implémentons leur  équivalent  sur  le 
PiM  UPMEM,  et  com- parons les performances en termes de temps d’exécution et de consommation 
énergétique. Enfin, nous formulons des recommandations, fondées sur nos études, pour les futures 
architectures PiM généralistes.