Matrices PWM, programmation dynamique générique et calcul sur cartes graphiques

Pour quelques centaines d'euros, on peut se procurer des cartes graphiques (GPU) atteignant plusieurs téraflops, à comparer aux dizaines de gigaflops des processeurs conventionnels double-coeur ou quadri-coeur. Cette puissance de calcul est salvatrice pour de nombreuses applications bioinformatiques sur des grandes quantités de données. Le modèle d'exécution parallèle des GPUs est bien particulier. Au départ, le calcul généraliste sur unités graphique (GPGPU) détournait l'utilisation des primitives graphiques. Aujourd'hui, les librairies telles que CUDA (Nvidia) ou OpenCL permettent d'utiliser directement les cartes graphiques.

Je présenterai deux travaux de l'équipe Sequoia (Lille) dans ce domaine. Tout d'abord, nous avons proposé des algorithmes sur les matrices poids-position (PWM), utilisées pour détecter des sites de fixation des facteurs de transcription. Ensuite, avec P. Steffen et R. Giegerich (Université de Bielefeld), nous avons travaillé sur une compilation parallèle pour une méthodologie générique de programmation dynamique (ADP).