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As redes reguladoras de genes são modelos baseados em grafos muito utilizadas para estudar o comportamento de células, processos de diferenciação celular ou tratamento e evolução de doenças. Uma rede pode ser implementada por um grafo com equações booleanas. Os algoritmos usados nas simulações das redes avaliam estas equações várias vezes ao longo da execução. Este artigo propõe um estudo das implementações em CPU, GPU e FPGA da operação básica que é o cálculo do próximo estado. Exploramos as técnicas de vetorização e paralelização com AVX e OpenMP para os processadores e uma nova arquitetura dinâmica é proposta para simplificar o uso das soluções com FPGA. Além do modelo booleano, mostramos como as redes podem ser transformadas em equações com somas de peso e limiares. Finalmente, 16 redes biológicas usados na literatura foram avaliadas, onde as implementações em CPU com OMP apresentaram uma aceleração de 3x em comparação com a CPU, as implementações em GPU foram em média 57,3x mais rápidas que a CPU e finalmente as implementações em FPGA foram em média 86,7x mais rápidas que a CPU. ∗ |
