Acceleration of a Bioinformatics Application using High-Level Synthesis

Les avancées dans le domaine de la bioinformatique ont ouvert de nouveaux horizons pour la recherche en biologie et en pharmacologie. Les machines comme les algorithmes utilisées aujourd'hui ne sont cependant plus en mesure de répondre à la demande exponentiellement croissante en puissance de calcul. Il existe donc un besoin pour des plateformes de calculs spécialisées pour ce types de traitement, qui sauraient tirer partie de l'ensemble des technologie de calcul parallèle actuelles (Grilles, multi-cœurs, GPU, FPGA).

Dans cette thèse nous étudions comment l'utilisation d'outils de synthèse de haut niveau peut aider à la conception d'accélérateurs matériels spécialisés massivement parallèles. Ces outils permettent de réduire considérablement les temps de conception mais ne sont pas conçus pour produire des architectures matérielles massivement parallèles efficaces. Les travaux de cette thèse se sont attachés à dégager des techniques de parallélisation, ainsi que les moyens d'exprimer efficacement ce parallélisme, pour des outils de type HLS.

Nous avons appliqué ces résultats à une application de bioinformatique connue sous le nom de HMMER. Cet algorithme qui pourrait être un bon candidat à une accélération matérielle est très délicat à paralléliser.

Nous avons proposé un schéma d'exécution parallèle original, basé sur une réécriture mathématique de l'algorithme, qui a été suivi par une exploration des schéma d'exécution matériels possible sur FPGA. Ce résultat à ensuite donnée lieu à une mise en oeuvre sur un accélérateur matériel et a démontré des facteurs d'accélération encourageants.

Les travaux démontre également la pertinence des outils de HLS pour la conception d'accélérateur matériel pour le calcul haute performance en Bioinformatique, à la fois pour réduire les temps de conception, mais aussi pour obtenir des architectures plus efficaces et plus facilement recyblables d'un plateforme à une autre.