You are here

Intézeti szeminárium

Félév: 
2017/18 II.félév
Helyszín: 
Árpád tér 2. II. em. 220. sz.
Dátum: 
2018-05-08
Időpont: 
14:00-15:00
Előadó: 
Nagy Zoltán (Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs Technológiai és Bionikai Kar, Budapest)
Cím: 
Bioinformatikai algoritmusok gyorsítása programozható logikai áramkörökön
Absztrakt: 

A számítógépes adatfeldolgozás és szimuláció során a szükséges
számítási teljesítmény iránti igény folyamosan nő. A Moore törvény
értelmében az újabb chip gyártási technológiák bevezetésével a
számítási teljesítmény elméletileg 18-24 havonta duplázható. Az
alkatrészek méretének csökkentése hamarosan fizikai korlátokba fog
ütközni. Ennek első jele a processzorok órajel frekvenciájának kb.
3GHz körüli stagnálása az úgynevezett „power wall” mivel a 130W-nál
nagyobb fogyasztású chipek hatékony és olcsó hűtése nem megoldható.
Az egyik lehetséges megoldás a komplexitástól függően több azonos
felépítésű CPU mag használata. Az Intel és AMD szerverprocesszorai
jellemzően 20-28 magot tartalmaznak. Míg az általánosan programozható
grafikus processzorok (GPGPU) esetében 2.000 - 5.000 egyszerűbb
feldolgozó egység is megvalósítható egyetlen szilícium lapkán. Az
általános célú processzorok és GPU-k integrálásának eredményeként
létrejött heterogén architektúrák „Accelerated Processor Unit” (APU)
néhány komplex és több száz egyszerű processzort tartalmaznak. Végül
de nem utolsó sorban, az újrakonfigurálható logikai áramkörök Field
Programmable Gate Array-k (FPGA) több százezer logikai „processzorral”
és tízezres nagyságrendű szorzó-összeadóval. Az FPGA áramkörök a
beágyazott rendszerekben nyernek egyre nagyobb teret, ahol többmagos
általános célú mikroprocesszor és néhány speciális periféria kezelése
vagy algoritmus gyorsítása szükséges egy chip-en megvalósítva (SoC).
A legújabb chip gyártástechnológiák (14-20nm) használatát a legnagyobb
cégek is csak nagy sorozatban gyártott áramköreik esetén engedhetik meg
maguknak az egyre növekvő tervezési és maszkgyártási költségek miatt.
A legújabb gyártástechnológiát használó FPGA áramkörökön a kis sorozatú
áramkörök megvalósítása is kifizetődő. Az FPGA-k alkalmazásának másik
irányvonala a nagy akár szuperszámítógépek számítási teljesítményét
igénylő feladatok megoldásának gyorsítása.

A naponta gyarapodó biológiai adatbázisokban tárolt hatalmas mennyiségű
adat elemzéséhez gyors és pontos bioinformatikai algoritmusok szükségesek.
Ezen algoritmusok egyik általános jellemzője a bemeneti adatok alacsony
szószélessége, melyek 2-5biten tárolhatók. Mivel a feldolgozó egységek
pontossága az újrakonfigurálható architektúrákon testre szabható ezért
ezen a területen hatékonyabban használhatóak, mint a hagyományos 32- vagy
64-bites processzorok. Az előadás első részében egy strukturális motívum
kereső algoritmus FPGA-s gyorsítására tervezett architektúrát mutatok be,
mely egy középkategóriás eszközön is megvalósítható.

A bioinformatika egy következő fontos területe a fehérjeláncok vizsgálata
és háromdimenziós szerkezetük összehasonlítása, mivel a globális és lokális
hasonlóságok felismerése segíti az élő rendszerek működésének megértését.
A strukturális összehasonlítás nagyon számításigényes feladat, ezért a
leggyakrabban használt algoritmusok különböző egyszerűsítésekkel élnek,
amelyek bizonyos esetekben a pontosság rovására mehetnek. Az előadás második
részében egy torziós szögeken alapuló fehérjelánc összehasonlító algoritmus
FPGA-s megvalósítását mutatom be, amely közelítő módszerek használata nélkül
is biztosítja nagy méretű adatbázisok elfogadható időn belül történő
összehasonlítását.