2 0 0 0 FPGAを用いたBLASTアルゴリズムの高速化
- 著者
- 石川 淑 田中 飛鳥 宮崎 敏明
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.55, no.3, pp.1167-1176, 2014-03-15
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.
1 0 0 0 OA FPGAを用いたBLASTアルゴリズムの高速化
- 著者
- 石川 淑 田中 飛鳥 宮崎 敏明
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.55, no.3, pp.1167-1176, 2014-03-15
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.
1 0 0 0 OA BLASTアルゴリズムのハードウェア化の検討
- 著者
- 石川淑 田中飛鳥 宮崎敏明
- 雑誌
- 第74回全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2012, no.1, pp.159-160, 2012-03-06
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一つである。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、配列同士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上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。BLASTは、seeding(ステップ1)、ungapped extension(ステップ2)、gapped extension(ステップ3)という3つの処理ステップからなる。ステップ3のgapped extensionではSmith-Waterman アルゴリズムというDP(Dynamic Programming)が使用されており、従来ハードウェアによる多くの高速化手法が提案されている。しかし、BLAST全体をハードウェア化することは行われていない。本稿では、BLASTの高速処理を目指してアルゴリズム全体のハードウェア化を検討したので報告する。
1 0 0 0 移動通信における端末間協調による階層的位置管理方式
- 著者
- 井上 武 高橋 紀之 宮崎 敏明
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.43, no.12, pp.3911-3921, 2002-12-15
- 参考文献数
- 12
現行の移動体通信では,各移動端末の移動特性にかかわらずそれぞれの位置を一様に管理している.しかし,実際には多くの端末がまとまって移動している状況が見られ,位置管理システムに大きな負荷を与えている.満員電車や自動車が連なって走っている道路はその一例である.本論文では,位置登録と呼び出しを「負荷」と考え,この負荷が小さくなるように同様の移動特性を持つ端末をグループ化する手法を提案する.移動端末をグループごとに階層的に管理することによって,位置登録発生数を削減することができる.また,グループ数を調整することで,グループ形成にともなう通信オーバヘッドを抑制する手法についてもあわせて提案を行う.いくつかの状況を想定したシミュレーションを行い,大きな負荷軽減効果が得られることを検証した.Present mobile networks handle the location of mobile terminals uniformly. However, many mobiles often move together; i.e., passengers on the same train or a group of cars running on a road. They pass many location areas and issue many location update requests, which incur the heavier location management overheads. In this paper, we present an efficient location management algorithm based on the collaboration of mobiles; accompanying mobiles form groups, and mobile networks handle group locations hierarchically, which reduces the location management overheads. We also describe an unique algorithm which supresses the communication overhead caused by the collaboration. These algorithms can be implemented in a distributed manner, and so they are highly scalable. Simulation results show that our algorithms greatly reduce the location management overheads.