Abstract-Medan sekvensering förmåga moderna instrument fortsätter att öka exponentiellt, beräknings problemet med att kartlägga korta sekvenserade avläsningar till ett referensgenom utgör fortfarande en flaskhals i analys pipeline. En mängd olika kartverktyg (t.ex. BOWTIE, BWA) finns tillgängliga för allmänna datorarkitekturer. Dessa verktyg kan ta många timmar eller till och med dagar att leverera kartläggningsresultat, beroende på antalet indata avläsningar, storleken på referensgenomet och antalet tillåtna missmatchningar eller införande/förskjutningar, vilket gör kartläggningsproblemet till en idealisk kandidat för maskinvaruacceleration. I detta papper presenterar vi FHAST (FPGA hårdvara accelererad sekvensmatchning verktyg), en drop-in ersättning för BOWTIE som använder en hårdvara design baserad på fältprogrammerbara grind arrayer (FPGA). Vår arkitektur maskerar minne latens genom att köra flera samtidiga hårdvarutrådar att komma åt minne samtidigt. FHAST består av flera parallella motorer för att utnyttja den parallellism som finns tillgänglig för oss på en FPGA. Vi har implementerat och testat FHAST på Convey HC-1 och senare anpassats på Convey HC-2ex, dra nytta av den stora minnesbandbredd som finns tillgänglig för dessa system och den delade minnesbilden mellan hårdvara och programvara. En preliminär version av FHASTrunning på Convey HC-1 uppnådde upp till 70x speedup jämfört med BOWTIE (single-threaded). En förbättrad version av FHAST som körs på Convey HC-2ex FPGAs uppnådde upp till 12 gångers hastighetsvinst jämfört med BOWTIE som kör åtta trådar på en åttakärnig konventionell arkitektur, samtidigt som den håller nästan identisk kartnoggrannhet. FHAST är en drop-in ersättning för BOWTIE, så det kan införlivas i varje analys rörledning som använder BOWTIE (t.ex., TOPHAT).
Fernandez m.fl. presenterade en FPGA-baserad accelerator för Bowtie-verktyget med hjälp av Convey HC-1/HC-2ex-systemen REF.
FHAST: FPGA-Based Acceleration of Bowtie in Hardware
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}