Программные продукты и системы

При решении значительной части задач биоинформатики возникает проблема оптимизации реализаций алгоритмов и вычислительных процедур по времени выполнения и объему требуемых вычислительных ресурсов.

Например, в задачах попарного выравнивания биологических последовательностей применяются различные алгоритмы динамического программирования, которые требуют значительных вычислительных ресурсов даже при ограниченной размерности задачи. Это же касается и задач определения аминокислотных последовательностей пептидов и белков без использования поисковых программ и БД (de novo секвенирование). Метод множественного локального выравнивания последовательностей, являющийся основой алгоритмов поиска сходных последовательностей в больших БД, тоже относится к задачам динамического программирования и имеет слишком большую временную и пространственную сложность. В связи с постоянным ростом объемов БД и сложности алгоритмов построения биологических последовательностей требования к вычислительной мощности компьютерных систем существенно расширяются.

К настоящему времени создан значительный арсенал аппаратных решений для обеспечения вычислений с высокой пропускной способностью, а также программных библиотек, предоставляющих интерфейсы прикладного программирования для использования на различных аппаратных платформах при выполнении прикладных задач. Параллельные вычисления стали доминирующей парадигмой в архитектуре компьютеров.

В силу этого универсальным способом повышения производительности вычислений является использование параллельных алгоритмов, реализованных и выполняемых на параллельных вычислительных системах, построенных на базе гетерогенных вычислителей. В таких вычислительных системах обычные центральные процессоры (CPU) дополняются специализированными ускорителями, повышающими производительность и энергоэффективность решения различных ресурсоемких задач, уже привычных в современном мире. В качестве таких ускорителей вычислений, помимо графических процессоров (GPU) и специализированных интегральных схем специального назначения (ASIC), все более широкое применение находят ускорители вычислений, построенные на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). К основным преимуществам ускорителей на ПЛИС в отличие от ускорителей, основанных на CPU или GPU, следует отнести более высокую производительность в приложениях реального времени, сокращение задержек вывода машинного обучения, лучшее соотношение производительности на ватт потребляемой мощности, а также высокий уровень гибкости в сравнении с ASIC. В работах демонстрируется эффективность применения ПЛИС в решении ряда задач биоинформатики.

Подробное описание дается в статье «Применение технологии высокоуровневого синтеза и аппаратных ускорителей вычислений на ПЛИС в задачах идентификации белков», авторы Г.К. Шмелев, М.А. Лихачев, В.И. Аржаев (НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь).