[논문 리뷰] FPGA Acceleration of Sequence Alignment: A Survey

Sahand Salamat, Tajana Rosing|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 05.

Genomics and Phylogenetic Studies참고 문헌 85인용 수 15

한 줄 요약

이 종합 검토는 DNA 서열 정렬을 위한 FPGA 기반 가속기들을 다루며, 세 가지 주요 알고리즘—Smith-Waterman, BLAST 유사 해시 테이블 방법, Burrows-Wheeler Transform와 FM-인덱스—에 중점을 두고 있다. 성능, 메모리 사용량, 병렬 처리 잠재력에 대해 평가하며, 계산적으로 부담스러운 유전체학 작업을 가속화하는 데 있어 FPGA의 에너지 효율성과 처리량에서의 우수성을 강조한다.

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.

연구 동기 및 목표

• FPGA 기반 DNA 서열 정렬 알고리즘 가속화 분야의 최신 기술 동향을 분석하기 위해.
• 세 가지 주요 DNA 정렬 알고리즘 가족—Smith-Waterman, 해시 테이블 기반(예: BLAST), BWT와 FM-인덱스—간의 성능, 에너지 효율성, 아키텍처적 트레이드오프를 비교하기 위해.
• FPGA 재구성 가능성이 생물정보학에서 흔한 비정규적이고 데이터-병렬 워크로드 최적화에 어떻게 기여하는지 평가하기 위해.
• 메모리 액세스 패턴, 트레이스백 복잡성, 메모리 프로파일 등 가속기 설계에서의 주요 과제를 특정하기 위해.

제안 방법

• Smith-Waterman(최적 국소 정렬), BLAST 유사(휴리스틱, 시드 기반), BWT와 FM-인덱스(압축, 정확한 매칭)를 포함한 세 가지 주요 DNA 정렬 알고리즘에 대한 FPGA 가속기들을 조사하고 분류하기.
• Smith-Waterman에 대한 대각선 병렬 처리 최적화를 분석하여 메모리 액세스와 지연 시간을 감소시키기.
• 메모리 액세스 패턴 평가: Smith-Waterman의 규칙적인 액세스 대비 해시 테이블 방법의 비규칙적 액세스가 대역폭과 성능에 미치는 영향.
• 메모리 프로파일 감소 및 액세스 효율성 향상을 위해 사전 계산된 포인터와 압축된 데이터 구조(예: FM-인덱스)의 사용 검토.
• 알고리즘 특화 최적화를 구현하는 데 기여하는 FPGA 자원—LUT, DSP, 블록 RAM—의 역할 평가.
• 특히 미스매치 및 애파인 갭 페널티 지원 여부에 관계없이 알고리즘 복잡성과 확장성 측면에서 가속기 간의 비교 분석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일반 목적 CPU 대비 FPGA 기반 가속기가 DNA 서열 정렬의 성능과 에너지 효율성에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 FPGA 가속에서 Smith-Waterman, BLAST 유사, BWT-FM 인덱스 기반 정렬 알고리즘 간의 주요 아키텍처 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 FPGA의 재구성 가능성과 병렬 처리 능력이 서열 정렬에서의 계산 및 메모리 병목 현상을 어느 정도 완화할 수 있는가?
• RQ4 규칙적인 액세스 대비 비규칙적 액세스 패턴이 서로 다른 정렬 알고리즘에 대한 FPGA 가속기 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 현재 FPGA 가속기의 복잡한 정렬 기능(예: 애파인 갭 페널티 또는 다중 미스매치) 지원에 있어 제한 사항은 무엇인가?

주요 결과

• Smith-Waterman는 최적의 국소 정렬을 달성하지만, 동적 프ogram밍 행렬을 전체적으로 저장하기 때문에 높은 계산 복잡성과 큰 메모리 프로파일을 야기한다.
• BLAST 유사 알고리즘은 휴리스틱 시드 매칭을 통해 빠른 정렬을 달성하지만, 비규칙적 메모리 액세스와 큰 해시 테이블 저장 요구로 인해 성능 병목 현상에 직면한다.
• BWT와 FM-인덱스를 이용한 방법은 압축된 참조 저장을 통해 빠르고 정확한 정렬을 가능하게 하지만, 증가하는 미스매치 수에 따라 런타임이 지수적으로 증가하고 순차적 처리가 필요하다.
• Smith-Waterman를 위한 FPGA 가속기는 대각선 병렬 처리 덕분에 메모리 액세스 오버헤드를 크게 감소시키고 처리량을 향상시킨다.
• 장점이 있음에도 불구하고, 해시 테이블 기반 가속기는 대용량 해시 테이블에 따른 메모리 대역폭 제한과 높은 片상 메모리 사용으로 인해 확장성 문제를 겪는다.
• FM-인덱스는 본질적으로 순차적이므로 단일 정렬 내에서의 병렬 처리를 제한하지만, 여러 쿼리 간 병렬 처리가 가능하므로 배치 처리에 적합하다.