Algoritmos bioinformáticos en arquitecturas RISC-V

Abstract

Este TFG se enfoca en el rendimiento y la optimización del algoritmo de Smith-Waterman para la alineación de secuencias de proteínas o ADN en arquitecturas RISC-V con aceleración vectorial mediante el uso de instrucciones intrínsecas y otras técnicas.

El alineamiento de secuencias es uno de los problemas más comunes en bioinformática en el que se procesan grandes cantidades de datos, haciendo necesario el uso de aceleradores para minimizar tanto el tiempo de procesamiento como el consumo energético.

La arquitectura RISC-V está empezando a emerger como una nueva opción en el mundo de la computación debido a su naturaleza de código abierto y su capacidad de ampliación y personalización para cada necesidad, como la aceleración vectorial que he usado en este proyecto, haciendo uso del procesador K230, el primer procesador que implementa oficialmente la especificación RVV 1.0 (la versión ratificada del repertorio vectorial de RISC-V).

Debido a la elevada complejidad computacional que conlleva el alineamiento de secuencias, y al creciente interés y desarrollo en torno a las arquitecturas RISC-V, hemos podido aprovechar las capacidades y ventajas que ofrece este procesador para diseñar una solución optimizada. El avance reciente en esta tecnología nos ha permitido explotar de manera eficiente sus recursos para mejorar el rendimiento del algoritmo.

This Final Degree Project focuses on the performance and optimization of the Smith-Waterman algorithm for protein or DNA sequence alignment on RISC-V architectures with vector acceleration, using intrinsic instructions and other techniques.

Sequence alignment is one of the most common problems in bioinformatics where large amounts of data are processed, needing the use of accelerators to minimize both processing time and energy consumption.

The RISC-V architecture is beginning to emerge as a new option in the computing world due to its open source nature and its ability to be extended and customized for specific needs, such as the vector acceleration used in this project, using the K230 processor, the first processor capable of using RVV 1.0.

Given the high computational complexity of sequence alignment and the growing use of RISC-V architectures, along with the recent development efforts within this ecosystem, we have been able to develop an optimized solution that takes advantage of the capabilities and strengths offered by this processor.