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FPGASW: Accelerating Large‑Scale Smith–Waterman Sequence Alignment Application with Backtracking on FPGA Linear Systolic Array
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2205k
资源说明：### FPGASW: 加速大规模Smith-Waterman序列比对应用及回溯技术在FPGA线性阵列上的实现
#### 摘要与引言
本文介绍了一种利用现场可编程门阵列（FPGA）进行加速的Smith-Waterman (SW)序列比对算法——FPGASW。该算法基于动态规划方法，是一种高精度的两两序列比对标准方法，自Smith和Waterman提出以来，在生物信息学和现代生命科学中扮演着核心角色。SW算法被广泛应用于多个序列比对、数据库搜索和序列分析等任务中，并被集成到诸如BLAST、ClustalW、BWA、Bowtie等著名的序列比对工具中。
随着基因序列数据库规模的爆炸性增长，传统的SW算法在执行时间和存储需求方面面临着巨大的挑战。尽管多核处理器系统已经被广泛用于提高序列分析的性能，但其并行效率受到程序特征多样化的影响，包括位级并行性、复杂性和多维数据依赖性。通用架构计算机虽然具有强大的峰值性能，但在高效执行SW算法任务方面仍存在不足。
为了解决这些问题，本文提出了一种细粒度并行化的SW算法，结合了仿射间隙罚分策略，并利用FPGA平台进行了实现。这种方法不仅显著提高了计算速度，而且大大降低了功耗消耗，仅为GPU平台的约26%。
#### 关键词解析
- **Smith-Waterman (SW)算法**：基于动态规划的两两序列比对算法，因其高精度而在生物信息学领域占据重要地位。
- **FPGA**：现场可编程门阵列，一种可编程硬件设备，可用于实现定制化的计算加速器。
- **序列比对**：将两条或多条生物序列进行对比，找出相似区域的过程。
- **细粒度并行化**：通过将计算任务分解成更小的子任务来提高并行处理能力的方法。
- **硬件加速器**：专门设计用于加速特定类型计算任务的硬件组件。
#### 技术背景
- **动态规划**：SW算法的核心技术之一，能够有效地解决序列比对问题。
- **仿射间隙罚分**：一种改进的罚分模型，可以更准确地评估序列之间的匹配程度。
- **FPGA平台**：提供了高度可配置的并行计算环境，非常适合实现复杂的并行算法。
#### 实现细节
- **FPGA线性阵列**：通过构建线性阵列结构来实现SW算法的细粒度并行化，以提高计算效率。
- **回溯技术**：用于确定最佳比对路径的关键技术之一，确保找到最优解。
- **功耗优化**：利用FPGA的特性进行功耗管理，降低总体功耗水平。
#### 结论
通过提出FPGASW算法，本研究成功地实现了SW序列比对在FPGA平台上的加速，并且通过采用仿射间隙罚分和细粒度并行化策略，极大地提高了计算效率和功耗效益。这种创新方法为解决大规模生物序列比对问题提供了一个强有力的解决方案，有望推动生物信息学领域的进一步发展。
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