FPGAを用いたBLASTアルゴリズムの高速化  [in Japanese] Accelerating BLAST Algorithm Using an FPGA  [in Japanese]

Access this Article

Search this Article

Abstract

Basic Local Alignment Search Tool(BLAST)は最も有名なシーケンスアライメントツールの1つである.シーケンスアライメントとはタンパク質(またはDNA)データベースから検索対象となるタンパク質(またはDNA)配列を列挙することであり,配列どうしの類似部分検索のために使用される.シーケンスアライメントは,生物学上の進化や遺伝子系図を調べるうえで重要であることから,バイオインフォマティクス分野では欠かせない情報である.そのため,従来からハードウェアを用いて,BLASTを高速化する試みがなされてきた.BLASTは前処理,seeding,ungapped extension,gapped extension,traceback処理から構成される.従来のハードウェア化は,gapped extension処理が中心であり,他の部分は,ホストマシン上で処理される形態であった.本論文では,前処理,traceback処理を含むすべてのBLAST処理をハードウェア化し,ホストマシン上のソフトウェア処理との処理速度のアンバランスを解消することによりBLAST全体の高速化を行う.提案回路を廉価なFPGA(Field Programmable Gate Array)に実装した結果,ソフトウェア実装に比べ約790倍の高速化を達成した.また,gapped extension処理とtraceback処理に対してさらなる高速化手法を提案し,840倍以上の高速化を実現した.Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) is one of the most popular sequence alignment tools. BLAST consists of preprocessing, seeding, ungapped extension, gapped extension and traceback process. To accelerate BLAST, many hardware accelerators have been proposed. However, their acceleration target is mainly the gapped extension, and other parts are still realized as software that runs on a host machine. In this paper, we propose an accelerator for BLAST, which realizes all processing parts including the preprocessing and the traceback part as hardware. It could avoid the unbalanced processing speed between software and hardware. We also propose two performance improvement techniques for the gapped extension block. An inexpensive FPGA (field programmable gate array) implementation shows that our hardware accelerator performs 791 times faster than a software BLAST, with reasonable hardware cost. Moreover, by applying the performance improvement techniques, the performance of the accelerator becomes more than 840 times faster than the software BLAST.

Journal

  • 情報処理学会論文誌

    情報処理学会論文誌 55(3), 1167-1176, 2014-03-15

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009752406
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN00116647
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    1882-7764
  • Data Source
    NII-ELS  IPSJ 
Page Top