TŁO: W niniejszym artykule opisano techniki przyspieszania działania ze szczególnym naciskiem na zastosowania w proteomice obliczeniowej. zastosowaniach w proteomice obliczeniowej. Proces dopasowywania sekwencji peptydowych do z genomem przetłumaczonym na sześć ramek odczytu jest częścią procesu mapowania proteogenomicznego. który jest wykorzystywany jako studium przypadku. Algorytm Aho-Corasick został zaadaptowany do wykonania w urządzeniach FPGA (Field Programmable Gate Array) w sposób, który optymalizuje przestrzeń i wydajność. W tym podejściu, tradycyjny algorytm Aho-Corasick Aho-Corasicka (FSM) jest podzielony na mniejsze FSM, działające równolegle, z których każdy dopasowuje do 20 peptydów w przetłumaczonym genomie wejściowym. Każdy z mniejszych FSM jest dalej podzielony na pięć prostszych FSM, tak że każdy prosty FSM działa na pojedynczej pozycji bitowej w danych wejściowych (pięć bitów wystarcza do reprezentowania wszystkich aminokwasów i symboli specjalnych w sekwencjach białkowych). WYNIKI: Ta podzielona na bity organizacja implementacji Aho-Corasick umożliwia efektywne wykorzystanie ograniczonych zasobów pamięci o dostępie swobodnym (RAM) dostępnych w typowych układach FPGA. Wykorzystanie pamięci RAM w układzie, w przeciwieństwie do zasobów logicznych FPGA do implementacji FSM umożliwia również szybką rekonfigurację FPGA bez opóźnień związanych ze złożonymi projektami cyfrowymi. WNIOSKI: Wyniki eksperymentalne pokazują wydajność pamięci masowej przekraczającą 80% dla kilku zestawów danych. kilku zestawów danych. Co więcej, implementacja FPGA działająca z częstotliwością 100 MHz jest prawie 20 razy szybsza niż implementacja tradycyjnego algorytmu Aho-Corasick działającego na stacji roboczej 2,67 GHz. --- Biolodzy molekularni używają ukrytych modeli Markowa (HMM) jako popularnego narzędzia do statystycznego opisu rodzin sekwencji biologicznych. Ten statystyczny statystyczny może być następnie wykorzystany do czułego i selektywnego skanowania baz danych, np. nowe sekwencje białek są porównywane z zestawem HMM w celu wykrycia funkcjonalnych podobieństw. funkcjonalnych podobieństw. Istnieją wydajne algorytmy dynamicznego programowania do rozwiązywania tego jednak obecne rozwiązania nadal wymagają znacznych czasów skanowania. Te skanowania prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej dotkliwe ze względu na szybki wzrost wielkości tych baz danych. wzrost wielkości tych baz danych. Niniejszy artykuł pokazuje, w jaki sposób rekonfigurowalne architektury architektury mogą być wykorzystane do uzyskania wydajnej, drobnoziarnistej paralelizacji obliczeń programowania dynamicznego. obliczeń programowania dynamicznego. Opisujemy, w jaki sposób ta technika prowadzi do znacznych oszczędności czasu wykonywania skanowania bazy danych HMM na standardowym standardowym układzie FPGA (Field-Programmable Gate Array). --- TŁO: W dziedzinie przewidywania struktury drugorzędowej RNA algorytm RNAalifold jest jedną z najpopularniejszych metod wykorzystujących minimalizację energii swobodnej. Jednak komputery ogólnego przeznaczenia, w tym komputery równoległe lub wielordzeniowe wykazują wydajność równoległą nie większą niż 50%. Programowalne przez użytkownika Gate-Array (FPGA) zapewniają nowe podejście do przyspieszenia RNAalifold poprzez wykorzystując drobnoziarnisty niestandardowy projekt. WYNIKI: RNAalifold wykazuje skomplikowane zależności danych, w których zależność odległość jest zmienna, a kierunek zależności jest również w dwóch wymiarach. Proponujemy systoliczną strukturę macierzy obejmującą jeden główny element przetwarzający (PE) i wiele podrzędnych PE dla drobnoziarnistego sprzętu implementacji na FPGA. Wykorzystujemy schematy ponownego wykorzystania danych, aby zmniejszyć potrzebę ładowania macierzy macierzy energetycznych z pamięci zewnętrznej. Proponujemy również kilka metod redukcji rozmiar parametru tabeli energii o 80%. WNIOSKI: Zgodnie z naszą wiedzą, nasza implementacja z 16 PE jest jedynym akceleratorem FPGA akceleratorem FPGA implementującym kompletny algorytm RNAalifold. Wyniki eksperymentalne Wyniki eksperymentalne pokazują 12,2-krotne przyspieszenie w stosunku do oprogramowania RNAalifold (ViennaPackage - 1.6.5) dla grupy wyrównanych sekwencji RNA z 2981 resztami uruchomionych na platformie komputera osobistego (PC) z procesorem Pentium 4 2,6 GHz. --- TŁO: Wielokrotne dopasowanie sekwencji (MSA) jest podstawową metodą analizy wykorzystywaną w bioinformatyce i wielu porównawczych aplikacjach genomicznych. Wcześniejsze próby akceleracji MSA z wykorzystaniem rekonfigurowalnych systemów obliczeniowych dotyczyły jedynie pierwszy etap progresywnego wyrównywania i w konsekwencji wykazywały ograniczenia wydajności zgodnie z prawem Amdahla. Niniejsza praca jest pierwszą znaną przyspieszyć trzeci etap progresywnego wyrównywania na rekonfigurowalnym sprzęcie. WYNIKI: Redukujemy podgrupy wyrównanych sekwencji do dyskretnych profili, zanim są one wyrównywane parami na akceleratorze. Korzystając z akceleratora FPGA, uzyskano akceleratora FPGA, zademonstrowano ogólne przyspieszenie do 150 na dużym zestawie danych, gdy w porównaniu do procesora Core2 2,4 GHz. WNIOSKI: Nasz równoległy algorytm i architektura przyspiesza MSA na dużą skalę z rekonfigurowalnymi obliczeniami i pozwala badaczom rozwiązywać większe problemy, przed którymi stają dziś biolodzy. Źródło programu jest dostępne pod adresem http://dna.cs.byu.edu/msa/. --- Wyrównanie setek sekwencji przy użyciu narzędzi do progresywnego wyrównywania, takich jak ClustalW wymaga kilku godzin na najnowocześniejszych stacjach roboczych. Przedstawiamy nowe podejście do obliczania dopasowań wielu sekwencji w znacznie krótszym czasie przy użyciu rekonfigurowalnego sprzętu. Skutkuje to implementacją ClustalW z znaczną oszczędność czasu działania na standardowym, gotowym układzie FPGA. --- TŁO: Wykładniczy wzrost ilości dostępnych danych biologicznych spowodował, że bioinformatyka szybko zmierza w kierunku intensywnie wykorzystującej dane, obliczeniowej obliczeniową. W rezultacie moc obliczeniowa wymagana przez aplikacje bioinformatyczne również rośnie wykładniczo. aplikacje bioinformatyczne również rośnie wykładniczo. Niedawne pojawienie się akceleratorów umożliwiło osiągnięcie doskonałego poprawę czasu wykonywania dla wielu aplikacji bioinformatycznych w porównaniu do w porównaniu z obecnymi platformami ogólnego przeznaczenia. W tym artykule pokazujemy, w jaki sposób PlayStation 3, zasilana przez Cell Broadband Engine, może być używana jako platforma obliczeniowa do akceleracji jako platformę obliczeniową do przyspieszenia algorytmu Smitha-Watermana. WYNIKI: W przypadku dużych zbiorów danych, nasza implementacja na PlayStation 3 zapewnia znaczną poprawę czasu działania w porównaniu do innych implementacji, takich jak takich jak SSEARCH, Striped Smith-Waterman i CUDA. Nasza implementacja osiąga szczytową do 3,646 MCUPS. WNIOSEK: Wyniki naszych eksperymentów pokazują, że konsola PlayStation 3 może być wykorzystywana jako wydajna i tania platforma obliczeniowa dla wysokowydajnych aplikacji do wysokowydajnych aplikacji do wyrównywania sekwencji. --- Progresywne dopasowanie jest szeroko stosowanym podejściem do obliczania wielokrotnych (MSA). Jednak wyrównanie kilkuset sekwencji za pomocą popularnych progresywne wymaga wielu godzin pracy na komputerach sekwencyjnych. Ze względu na bazy danych sekwencji biolodzy muszą obliczać MSA w znacznie krótszym czasie. krótszym czasie. W tym artykule przedstawiamy nowe podejście do MSA na rekonfigurowalnych platformach sprzętowych. aby uzyskać wysoką wydajność przy niskich kosztach. Skonstruowaliśmy liniową macierz systoliczną do wykonywania obliczeń odległości między sekwencjami przy użyciu programowania dynamicznego. Skutkuje to implementacją ze znacznymi oszczędnościami czasu na standardowym układzie FPGA. --- Rekonfigurowalne tablice systoliczne mogą być przystosowane do efektywnego rozwiązywania szerokiego spektrum problemów obliczeniowych. spektrum problemów obliczeniowych; równoległość jest naturalnie badana w macierzach w macierzach systolicznych, a rekonfigurowalność pozwala na przedefiniowanie połączeń i operacji nawet w czasie działania (dynamicznie). Przedstawiamy rekonfigurowalną architekturę systoliczną, którą można zastosować do wydajnego wydajnego przetwarzania kilku metod programowania dynamicznego do rozwiązywania dobrze znanych problemów, takich jak globalne i lokalne dopasowanie sekwencji, przybliżone dopasowanie ciągów znaków i najdłuższy wspólny podciąg. i najdłuższy wspólny podciąg. Dynamiczność rekonfigurowalności okazała się przydatna w praktycznych zastosowaniach w konstruowaniu sekwencji. Wersja VHDL (język opisu sprzętu VHSIC) tej nowej architektury została zaimplementowana na AP tej nowej architektury została zaimplementowana na APEX FPGA (Field programmable gate array). Byłaby ona kilka razy szybsza niż alternatywne algorytmy programowe. alternatywy.
Czy technologia FPGA (Field-Programmable Gate Array) była wykorzystywana do rozwiązywania problemów związanych z dopasowywaniem sekwencji?
Tak. Układy FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) to rekonfigurowalne platformy obliczeniowe, które znalazły szereg zastosowań w różnych dziedzinach, w tym w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów, obrazowaniu medycznym i bioinformatyce. Konkretne zastosowania układów FPGA do wyrównywania sekwencji biologicznych zostały zgłoszone do dynamicznego programowania opartego na parach (lokalnych lub globalnych) wyrównania sekwencji, progresywnego wyrównania wielu sekwencji, wyrównania profili, wyrównania opartego na transformacie Burrowsa-Wheelera (BWT), heurystycznego wyrównania parami.