Medan genomik har avsevärt avancerat moderna biologiska prestationer, kräver det omfattande beräkningskraft, traditionellt anställd på storskaliga kluster maskiner samt multi-core system. Nya forskningsresultat visar dock att FPGA-baserad acceleration av algoritmer för genomiska tillämpningar avsevärt förbättrar prestanda och energieffektivitet jämfört med flerkärniga system och kluster. I detta arbete presenterar vi en parallell, hårdvara acceleration arkitektur av CAST (Complexity Analysis of Sequence Tracts) algoritm, som används av biologer för komplexitetsanalys av proteinsekvenser kodade i genomiska data. CAST används för att upptäcka (och därefter maskera) lågkomplexitetsregioner (LCR) i proteinsekvenser. Vi designade och implementerade CAST acceleratorarkitekturen och byggde en FPGA-prototyp med syfte att jämföra dess prestanda mot serie- och multitrådade implementationer av CAST-algoritmen i programvara. Den föreslagna arkitekturen uppnår anmärkningsvärda hastigheter jämfört med både serie- och multitrådad programvara CAST implementationer som sträcker sig från ca. 100x-5000x, beroende på systemkonfiguration och datauppsättningsfunktioner, såsom innehåll med låg komplexitet och fördelning av sekvenslängd. Sådana prestanda kan möjliggöra komplexa analyser av voluminösa sekvensdataset och har potential att samverka med andra maskinvaruarkitekturer för proteinsekvensanalys.
När det gäller maskinvaruacceleration, forskare har föreslagit en genomisk databehandling som omfattar CAST (Komplexitetsanalys av sekvenstraktorer) algoritm baserad på parallellbehandlad och hårdvaruaccelererad arkitektur, speciellt utformad CAST accelerator arkitektur och beprövad FPGA prototyper, som används i komplexitetsanalys av proteinsekvenser kodade i genomiska data REF.
FPGA-based hardware acceleration for local complexity analysis of massive genomic data
{'venue': 'Integr.', 'journal': 'Integr.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}