基因组

FPGA 加速基因组工作负载

面向包含 FPGA 的英特尔® 至强® CPU 的加速堆栈已经配备在采用英特尔 Arria® 10 GX FPGA 的英特尔可编程加速卡(英特尔® PAC)上,而且已经上市。

概述

行业挑战

基因组测序旨在将基因组映射和关联至基因参考序列。对于诊断和治疗罕见的遗传性疾病以及实现医疗突破和个性化医疗服务,该方法是一种基础性技术。人类基因组的数量约为 30 亿个,其中蕴含着海量数据。医疗行业正迈向个性化医疗愿景。个性化医疗要求硬件具备更高处理能力、存储容量和网络带宽。较大的基因组数据集包含每位患者的大约 90GB 数据,可想而知,基因组分析的计算和速度需求难以估量。

数据库必须突破当前的架构限制,以高效检索和处理数据。随着行业的发展,我们需要可扩展的软件和硬件资源来满足日益增长的性能需求。一直以来,计算性能越高,所需的硬件组件就越多,成本也越高。

我们如何利用先进技术优化性能,开辟通往精准医疗的道路?

解决方案

面向包含 FPGA 的英特尔® 至强® CPU 的加速堆栈采用英特尔® Arria® 10 GX FPGA 的英特尔® PAC 相结合,提供一种可编程的透明解决方案,有助于降低延迟并提升性能,简化多个行业的用户体验。英特尔® FPGA 面向基因组工作负载,支持涉及大型数据集的性能和延迟优化。

面向包含 FPGA 的英特尔® 至强® CPU 的加速堆栈与采用英特尔® Arria® 10 GX FPGA 的英特尔® PAC 支持 GATK,为不具备深厚硬件领域知识的用户提供了一种强大的处理引擎。凭借出色的性能、功效和可再编程性,英特尔® FPGA 无疑是一种卓越的解决方案,可满足不断增长的基因组测序需求。借助面向包含 FPGA 的英特尔® 至强® CPU 的加速堆栈与应用编程接口 (API),我们可使用熟悉的软件框架提升硬件性能。

合作伙伴解决方案

借助英特尔基因组堆栈* (BIGstack*) 2.0 加速基因组研究

英特尔与 MIT 和哈佛 Broad Institute 设计了一款集成的硬件和软件解决方案,用于在 Broad 的流行基因组分析工具套件 (GATK) 中运行一些算法。该解决方案可优化该工具套件中最常用的算法 PairHMM,以比较序列。它是管线中最繁重、计算密集度最高的工作负载,因此常常成为基因组研究中的瓶颈。英特尔与 Broad Institute 的联合解决方案 BIGstack* 2.0 提供了 PairHMM 加速算法,该算法可在采用英特尔® Arria® 10 GX FPGA 的英特尔® PAC 上进行加载,以借助自动性能扩展充分利用高性能计算能力、内存和存储。采用英特尔® Arria® 10 GX FPGA 的英特尔® PAC 还可进行定制,加速 GATK 中的其他算法。请查看下列资源,了解更多信息。

视频

BIGstack* 2.0

了解基因组学如何改变医疗行业。

观看视频

白皮书

阅读《使用 OpenCL™ 平台1 和 FPGA 加快基因组研究的速度》。

医疗解决方案参考链接

更多资源

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