Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка программы выравнивания генома для высокопроизводительных систем». Данная работа посвящена практическому применению параллельных алгоритмов сортировки и методов параллельного ввода-вывода для задачи выравнивания генома. В работе рассмотрены подходы к реализации таких алгоритмов с учётом возможностей высокопроизводительных систем. Цель работы – разработка программы сортировки генома, эффективность работы которой значительно превышает эффективность свободных программ-аналогов. В ходе работы были рассмотрены специализированные форматы файлов предназначенных для хранения биологических данных и этапы обработки таких файлов. Для одного из форматов предложены и реализованы следующие алгоритмы: • Алгоритм массивного параллельного ввода и вывода данных, • Параллельный алгоритм сортировки на базе сортировочной сети подпоследовательностей. Программа сортировки генома реализована для суперкомпьютера с использованием языка С++ и стандартов OpenMP и OpenMPI. Разработанная программа демонстрирует значительное увеличение скорости работы (до 10 раз) по сравнению со свободными программами-аналогами благодаря массивному параллельному вводу-выводу данных. Рассматриваемые подходы распараллеливания ввода-вывода данных и их обработки могут применяться в других предметных областях.

A main subject of the final qualification work is «Development of a genome alignment program for high-performance systems». This master's thesis covers the practical application of parallel sorting algorithms and parallel input - output methods for the genome alignment problem. A review of existing approaches for implementing such algorithms and methods for high-performance systems is given. The goal of this work is to develop a genome sorting program that is significantly more efficient than free software analogues. In the course of the work, specialized file formats intended for storing biological data and the stages of processing such files were considered. The following algorithms are proposed and implemented for one of the formats: • Massive parallel data input and output algorithm, • Parallel sorting algorithm based on the subsequence sorting network. A genome sorting program for a supercomputer using the C++ language with OpenMP and OpenMPI standards was implemented. The developed program demonstrates a significant performance increase compared to free software analogues (up to 10 times) due to massive parallel data input and output. Described methods of parallelizing data input and output can also be applied in other subject areas.