Dizgi eşleme algoritmalarırnın GPGPU hızlandırıcıları kullanılarak etkili ve verimli hızlandırılması

Dizgi eşleme, bilgisayar bilimlerinin en eski ve üzerinde en çok çalışılan konularından biridir. Bilgisayar güvenliği, biyoinformatik, sosyal medya işleme, veri madenciliği, veri sıkıştırma, kodlama teorisi ve benzeri pek çok alanda dizgi işleme uygulamalarına rastlanmaktadır. 1970'lerden bu yana dizgi eşleme problemi üzerine pek çok farklı performans karakteristiğine ve çalışma şekline sahip algoritma önerilmiştir. Bu alandaki çalışmaların çeşitliliği, kapsamlı bir karşılaştırmanın hazırlanmasını zor kılsa da, Thierry Lecroq ve Simone Faro tarafından geliştirilen SMART kütüphanesi gibi bu hedefe ulaşmış birkaç çalışmaya rastlanmaktadır. Bu kütüphane, dizgi işleme alanında çalışmak, literatürdeki algoritmaları karşılaştırmak ve yeni algoritmalar geliştirip mevcut algoritmalarla kıyaslamak isteyen araştırmacılar için değerli bir kaynaktır. Ancak kütüphanedeki kodların seri olarak çalışacak şekilde geliştirilmiş olması, içinde bulunduğumuz yüksek performanslı paralel hesaplama çağında bu kütüphanenin uygulamadaki pratikliğini azaltmaktadır. Bu çalışmada, benzer bir kütüphaneyi Nvidia tarafından geliştirilen CUDA platformundan yararlanarak paralel bir şekilde hazırladık ve dizgi eşleme algoritmalarının paralel çalışma performanslarını incelemeyi amaçladık. CUSMART adı verdiğimiz kütüphanede CUDA C++ programlama arayüzünü kullanarak 85'den fazla dizgi eşleme algoritmasının paralel ortama aktardık ve bu algoritmaları farklı senaryolarda test ederek algoritmaların güçlü ve zayıf yanlarını adil bir şekilde karşılaştırabilmeyi hedefledik. Hazırladığımız algoritmaları hem Nvidia tarafından geliştirilen mobil platform Jetson'da, hem de genel kullanım için piyasaya sürülmüş olan GeForce serisi kartlarda test ettik. Elde ettiğimiz sonuçlar, aynı algoritmaların seri CPU versiyonlarına göre ortalama 40 kat daha hızlı çalıştığını göstermekte ve GPGPU platformunun dizli işleme uygulamalarındaki potansiyeline işaret etmektedir.