Arquiteturas em hardware para o alinhamento local de sequências biológicas - Mallmann, Rafael Mendes (2010)
Bancos de dados biológicos utilizados para comparação e alinhamento local de sequências tem crescido de forma exponencial. Isso popularizou programas que realizam buscas nesses bancos. As implementações dos algoritmos de alinhamento de sequências Smith- Waterman e distância Levenshtein demonstraram ser computacionalmente intensivas e, portanto, propícias para aceleração em hardware. Este trabalho descreve arquiteturas em hardware dedicado prototipadas para FPGA e ASIC para acelerar os algoritmos Smith- Waterman e distância Levenshtein mantendo os mesmos resultados obtidos por softwares. Descrevemos uma nova e eficiente unidade de processamento para o cálculo do Smith- Waterman utilizando affine gap. Também projetamos uma arquitetura que permite particionar as sequências de entrada para a distância Levenshtein em um array sistólico de tamanho fixo. Nossa implementação em FPGA para o Smith-Waterman acelera de 275 a 494 vezes o algoritmo em relação a um computador com processador de propósito geral. Ainda é 52 a 113% mais rápida em relação, segundo nosso conhecimento, as mais rápidas arquiteturas recentemente publicadas.