[論文レビュー] FPGA Acceleration of Sequence Alignment: A Survey

Sahand Salamat, Tajana Rosing|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2020

Genomics and Phylogenetic Studies参考文献 85被引用数 15

ひとこと要約

本サーベイは、DNA配列アラインメントのためのFPGAベースのアクセラレータをレビューし、主に3つの主要なアルゴリズム—Smith-Waterman、BLASTに類似したハッシュテーブル手法、およびBurrows-Wheeler変換とFMインデックス—に焦点を当てる。性能、メモリ使用量、並列処理の可能性を評価し、FPGAが計算的に高負荷なゲノムワークロードの加速において、エネルギー効率とスループットの面で優位性を発揮することを強調する。

ABSTRACT

Genomics is changing our understanding of humans, evolution, diseases, and medicines to name but a few. As sequencing technology is developed collecting DNA sequences takes less time thereby generating more genetic data every day. Today the rate of generating genetic data is outpacing the rate of computation power growth. Current sequencing machines can sequence 50 humans genome per day; however, aligning the read sequences against a reference genome and assembling the genome will take 1300 CPU hours. The main step in constructing the genome is aligning the reads against a reference genome. Numerous accelerators have been proposed to accelerate the DNA alignment process. Providing massive parallelism, FPGA-based accelerators have shown great performance in accelerating DNA alignment algorithms. Additionally, FPGA-based accelerators provide better energy efficiency than general-purpose processors. In this survey, we introduce three main DNA alignment algorithms and FPGA-based implementation of these algorithms to accelerate the DNA alignment. We also, compare these three alignment categories and show how accelerators are developing during the time.

研究の動機と目的

• DNA配列アラインメントアルゴリズムにおけるFPGAベースのアクセラレーションの最新状況を分析すること。
• 主な3つのDNAアラインメントアルゴリズムファミリー（Smith-Waterman、ハッシュテーブルベース（例：BLAST）、BWTにFMインデックス）の性能、エネルギー効率、アーキテクチャ的トレードオフを比較すること。
• FPGAの再構成可能特性が、バイオインフォマティクスで一般的な不規則かつデータ並列なワークロードの最適化をどのように可能にするかを評価すること。
• メモリアクセスパターン、バックトラッキングの複雑さ、メモリフットプリントといった、アクセラレータ設計における主な課題を特定すること。

提案手法

• 主な3つのDNAアラインメントアルゴリズム（Smith-Waterman（最適なローカルアラインメント）、BLASTに類似（ヒューリスティックでシードベース）、BWTにFMインデックス（圧縮済み、正確な一致））のFPGAアクセラレータをサーベイし、分類すること。
• Smith-Watermanに特化したFPGA固有の最適化、特にメモリアクセスと遅延を低減するための対角線並列処理の分析。
• メモリアクセスパターンの評価：Smith-Watermanでは規則的なアクセス、ハッシュテーブル手法では不規則なアクセスであり、帯域幅と性能に影響を与える。
• メモリフットプリントの削減とアクセス効率の向上のため、事前に計算されたポインタや圧縮データ構造（例：FMインデックス）の使用を検討すること。
• LUT、DSP、ブロックRAMといったFPGAリソースが、アルゴリズム固有の最適化の実装に果たす役割を評価すること。
• 特にミスマッチやアフィンギャップペナルティのサポートに関する観点から、アルゴリズムの複雑さとスケーラビリティの比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FPGAベースのアクセラレータは、一般用途のCPUと比較して、DNA配列アラインメントの性能とエネルギー効率をどのように向上させるか？
• RQ2 FPGAアクセラレーションにおいて、Smith-Waterman、BLASTに類似、BWT-FMインデックスベースのアラインメントアルゴリズムの間で、どのような主要なアーキテクチャ的トレードオフが生じるか？
• RQ3 FPGAの再構成可能特性と並列処理は、シーケンスアラインメントにおける計算的・メモリ的ボトルネックをどの程度軽減できるか？
• RQ4 メモリアクセスパターン（規則的 vs. 不規則的）は、異なるアラインメントアルゴリズムにおけるFPGAアクセラレータの性能にどのように影響を与えるか？
• RQ5 現在のFPGAアクセラレータは、アフィンギャップペナルティや複数のミスマッチのサポートといった複雑なアラインメント機能をどの程度サポートできているか？

主な発見

• Smith-Watermanは最適なローカルアラインメントを達成できるが、動的計画法マトリクスを完全に保持する必要があるため、計算複雑性が高く、大きなメモリフットプリントを要する。
• BLASTに類似したアルゴリズムは、ヒューリスティックなシードマッチングにより高速なアラインメントを実現するが、不規則なメモリアクセスと大きなハッシュテーブルのストレージ要件により、性能のボトルネックに直面する。
• BWTにFMインデックスを組み合わせることで、圧縮された参照ストレージを用いて高速かつ正確なアラインメントが可能になるが、ミスマッチ数の増加に伴い実行時間が指数関数的に増加し、順次処理が必要となる。
• Smith-Waterman用FPGAアクセラレータは、対角線並列処理により顕著な恩恵を受けることができ、メモリアクセスのオーバーヘッドを低減し、スループットを向上させる。
• 利点があるものの、ハッシュテーブルベースのアクセラレータは、メモリ帯域幅の制限と大規模なハッシュテーブルに伴う高いオンチップメモリ使用量により、スケーラビリティの問題を抱える。
• FMインデックスは本質的に順次処理であるため、1つのアラインメント内での並列化が制限されるが、複数のクエリにわたる並列処理は可能であり、バッチ処理に適している。