Ο αλγόριθμος Smith-Waterman αποτελεί έναν από τους πιο σημαντικούς αλγόριθμους που χρησιμοποιείται στην Βιοπληροφορική. Πραγματοποιεί τοπική στοίχιση βιολογικών ακολουθιών, η οποία δίνει την δυνατότητα κατανόησης σε βάθος των βιολογικών λειτουργιών, αναγνώρισης των μεταλλάξεων και προσδιορισμό της γενεολογίας. Σκοπός αυτής της διπλωματικής εργασίας, είναι η περιγραφή και ανάλυση της λειτουργίας του αλγορίθμου Smith-Waterman, εύρεση των σημείων που μπορεί να παραλληλοποιηθεί και τελικά υλοποίηση του τόσο σε πολυπύρηνους επεξεργαστές, όσο και σε επεξεργαστές γραφικών. Αναλύεται σε βάθος η αρχιτεκτονική των επεξεργαστών γραφικών, που αποτελούν ανερχόμενη λύση στο χώρο των συστημάτων υψηλής επίδοσης και παρουσιάζονται οι βασικές τεχνικές αποδοτικής εκμετάλλευσής τους. Τέλος εφαρμόζονται διάφορες βελτιστοποιήσεις που έχουν ως σκοπό την αύξηση της επίδοσης του αλγορίθμου αλλά και την διευκρίνηση των χαρακτηριστικών που αποτελούν όριο για την επίδοση. Αναλύονται τα αποτελέσματα και εξάγονται σημαντικά συμπεράσματα για την συμπεριφορά του αλγορίθμου, κάτι που μας δίνει την δυνατότητα να προτείνουμε ιδέες και μελλοντικές κατευθύνσεις για έρευνα.
The Smith-Waterman algorithm is one of the most important algorithms in Bioinformatics. This algorithm performs local alignment of biological sequences, which enables an in-depth understanding of the biological functions, mutation recognition and genealogy specification. The goal of this diploma thesis is to exploit the parallelization opportunities of the Smith-Waterman algorithm for implementing high performance versions for emerging manycore processors, namely GPUs. Graphics processors are the upcoming solution for high performance systems; in this thesis, we perform an analysis of their architecture and present techniques for their efficient utilization. We have determined the performance-limiting factors of the algorithm and implemented a variety of optimizations. The analysis of the experimental results has let us to draw significant conclusions and propose directions for future research toward the optimization of the Smith-Waterman algorithm.