Este trabalho apresenta um estudo sobre o ganho de desempenho gerado com o aumento do nível de paralelismo de execução de um algoritmo de contabilização de k-mers de dados de amostras genômicas e metagenômicas. O algoritmo foi originalmente desenvolvido para permitir a execução em paralelo da contabilização de k-mers em uma arquitetura manycores de uma GPU. Neste trabalho apresentamos o ganho de desempenho ao implementarmos paralelismo para a execução paralela de módulos do algoritmo em múltiplos núcleos de uma CPU, em múltiplas GPU’s e em múltiplos nós de processamento de uma cluster híbrida.
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