Luận văn thạc sĩ: Đánh giá hiệu suất giải thuật BWA-MEM trên nền tảng FPGA

• Tác giả: Kiều Đỗ Nguyên Bình
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Quốc Cường
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG - HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Đánh giá hiệu suất giải thuật BWA-MEM trên FPGA
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CHƯƠNG MỞ ĐẦU
• 1.1. Cơ sở sinh học
• 1.2. Tác động của ngành máy tính đối với nghiên cứu sinh học
• 1.3. Phân tích sinh học và hạn chế của bộ xử lý đa dụng
• 1.4. Nền tảng tăng tốc phần cứng và FPGAs
• 1.5. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 1.6. Tăng tốc với GPU
• 1.7. Tăng tốc với tính toán song song
• 1.8. Tăng tốc với FPGA
• 1.9. Nội dung và phương pháp nghiên cứu
• 1.10. Mục tiêu của đề tài
• 1.11. Kết quả đạt được
• 1.12. Bố cục của báo cáo
• 2. GIẢI THUẬT SO TRÙNG CHUỖI BWA-MEM
• 2.1. Chỉ mục trong giải thuật so trùng chuỗi
• 2.2. Minh hoạ so trùng chuỗi sử dụng chỉ mục
• 2.3. Giải thuật chỉ mục Full-text Minute-space (FM-Index)
• 2.4. Burrows-Wheeler Transform (BWT)
• 2.5. Chuyển đổi chuỗi BWT về chuỗi gốc ban đầu (BWT-reversing)
• 2.6. Thuật toán cho FM-Index
• 2.7. Burrows-wheeler aligner (BWA-MEM)
• 2.8. Cấu trúc chương trình BWA-MEM
• 3. PHÂN TÍCH VÀ ĐIỀU CHỈNH GIẢI THUẬT
• 3.1. Đánh giá các nghiên cứu hiện có
• 3.2. Hướng tiếp cận thứ nhất
• 3.3. Hướng tiếp cận thứ hai
• 3.4. Đánh giá và điều chỉnh giải thuật
• 4. THIẾT KẾ VÀ HIỆN THỰC LÕI SEED EXTENSION
• 4.1. Kiến trúc mảng systolic
• 4.2. Kiến trúc tổng quát
• 4.3. Yêu cầu của hệ thống
• 4.4. Cơ chế tính toán và cấu hình lan truyền
• 4.5. Tính toán lan truyền
• 4.6. Cấu hình lan truyền
• 4.7. Giao tiếp với host
• 4.8. Thiết kế chi tiết và hiện thực
• 4.8.1. Module top-level
• 4.8.2. Thiết kế và hiện thực phần tử tính toán
• 4.9. Kết chương
• 5. TÍCH HỢP, KIỂM THỬ VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
• 5.1. Môi trường thí nghiệm
• 5.2. Mô phỏng cơ chế điều khiển hệ thống
• 5.3. Đánh giá hiệu suất của hệ thống
• 5.4. Đánh giá tài nguyên hệ thống
• 5.5. Thống kê năng lượng tiêu thụ
• 5.6. Đánh giá kết quả
• 5.6.1. Các kết quả đạt được
• 5.6.2. Ưu và nhược điểm
• 5.6.3. Nhược điểm
• 5.7. Kết luận và hướng mở rộng trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: CÁC KHÁI NIỆM SINH HỌC
• PHỤ LỤC B: CƠ SỞ CÁC GIẢI THUẬT SO TRÙNG CHUỖI – BÀI TOÁN LẬP TRÌNH ĐỘNG
• PHỤ LỤC C: GIẢI THUẬT SMITH-WATERMAN
• PHỤ LỤC D: GIẢI THUẬT NEEDLEMAN-WUNSCH
• PHỤ LỤC E: SO SÁNH CÁC GIẢI THUẬT SO TRÙNG CHUỖI

I. Giới thiệu

Trong bối cảnh hiện nay, việc phát triển các giải thuật phân tích DNA nhanh chóng và hiệu quả là cực kỳ cần thiết, đặc biệt trong lĩnh vực chẩn đoán các bất thường di truyền như ung thư. Giải thuật BWA-MEM đã nổi lên như một trong những giải thuật hiệu quả nhất trong việc so trùng chuỗi DNA. Tuy nhiên, thời gian thực thi của nó trên CPU vẫn còn lớn, dẫn đến nhu cầu cấp thiết về việc tối ưu hóa và tăng tốc quá trình này thông qua các công nghệ phần cứng như FPGA. Nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá hiệu suất của giải thuật BWA-MEM khi được triển khai trên nền tảng FPGA, từ đó đưa ra những cải tiến cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất. Việc sử dụng FPGA không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý mà còn cho phép tái cấu hình linh hoạt, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng cần hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

II. Phân tích hiệu suất giải thuật BWA MEM

Để đánh giá hiệu suất của giải thuật BWA-MEM, cần thực hiện một phân tích sâu về cách thức hoạt động của nó trên nền tảng FPGA. Giải thuật này sử dụng cấu trúc chỉ mục để tối ưu hóa quá trình so trùng, cho phép xử lý song song các chuỗi DNA. Phân tích cho thấy rằng việc cải tiến các bước như tối ưu hóa giải thuật và thiết kế lõi SEED Extension có thể giúp giảm thiểu thời gian xử lý. Các thí nghiệm thực hiện cho thấy rằng khi chạy trên FPGA, giải thuật BWA-MEM có thể đạt được hiệu suất tương đương với khi chạy trên CPU, nhưng với thời gian thực thi ngắn hơn đáng kể. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng FPGA cho giải thuật BWA-MEM không chỉ khả thi mà còn mang lại lợi ích rõ rệt trong việc xử lý dữ liệu lớn trong lĩnh vực sinh học.

III. Thiết kế và hiện thực hệ thống trên FPGA

Hệ thống được thiết kế dựa trên các nguyên lý của FPGA, cho phép thực hiện song song và tái cấu hình. Các phần tử tính toán được tối ưu hóa để giảm thiểu độ phức tạp của quá trình kết nối và đi dây, từ đó giúp tăng tốc độ thiết kế và triển khai. Việc sử dụng chip FPGA Zynq xc7z020clg484 cho phép đạt được tần số tối đa lên đến 621MHz, mang lại hiệu suất cao trong các phép toán. Hệ thống cũng được kiểm thử để đảm bảo rằng các kết quả cuối cùng từ quá trình so trùng trên FPGA tương đồng với kết quả từ giải thuật BWA-MEM trên CPU. Điều này chứng tỏ rằng FPGA là một nền tảng lý tưởng cho việc triển khai các giải thuật phân tích DNA, với khả năng xử lý nhanh chóng và hiệu quả.

IV. Đánh giá và kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc triển khai giải thuật BWA-MEM trên nền tảng FPGA không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý mà còn mở ra khả năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực cần phân tích DNA nhanh chóng. Việc tối ưu hóa các bước trong giải thuật và thiết kế hệ thống đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả của FPGA trong việc xử lý các dữ liệu lớn. Hệ thống này có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ y học cho đến nghiên cứu sinh học, góp phần quan trọng trong việc phát triển các công nghệ phân tích DNA hiện đại. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn cao trong công nghệ sinh học và y tế.