Heterogeneous multi-core computer architectures and

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1 Heterogeneous multi-core computer architectures and Dedicated processing structures for Signal processing applications Nuno Roma

2 Ongoing research! Heterogeneous any-core processing! Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration. 2

3 Heterogeneous any-core processing Heterogeneous any-core processing structures for advanced video coding (H.264/AVC) 3

4 Heterogeneous any-core processing Main Goal: Develop a new any-core fast and memory-efficient architecture to support efficient implementations of video codecs for state-of-art video standards. Desired Characteristics: Parallel and distributed processing: Any-core structure with general-purpose and specialized cores; All cores execute specific functional blocks of the codec in parallel; Data flows through all cores sequentially and in packets. Distributed shared memory organization: Global memory distributed in optimized memory banks; Efficient data mapping algorithms. Efficient data communication structure. 4

5 Heterogeneous any-core processing Any-core structure: 5

6 Heterogeneous any-core processing General Purpose Processor (GPP): Controls the global system operation; Responsible for: All I/O operations; Configuration of programmable cores; Updating the distributed memory system. 6

7 Heterogeneous any-core processing 7

8 Heterogeneous any-core processing Specialized processors - Programmable cores: Execution of non-regular processing operations; Specially tailored to meet specific operations requirements: Only the necessary functional units; Include embedded specialized functional units; Local caches optimized for the involved operations; In system reprogrammable. 8

9 Heterogeneous any-core processing 9

10 Heterogeneous any-core processing Specialized processors - Dedicated cores: Programmable processors: Meet the requirements of the most specific operations with non-regular data processing algorithms; Local program memory with run-time reprogramming capability; Local scratch pad memory tailored for the involved operations. Specialized hardware processing structures: Optimize the operations involving regular algorithms; Scratch pad memories to make use of data locality. 10

11 Heterogeneous any-core processing Distributed shared memory organization: 11

12 Heterogeneous any-core processing 12

13 Heterogeneous any-core processing Core interconnection and data communication structure: 13

14 Ongoing research! Heterogeneous any-core processing! Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration. 14

15 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration 15

16 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Motivation: There is a high interest in the community to unveil the information encoded in the DNA; Human DNA has 3x10 9 base pairs organized in 23 chromosome pairs; High-Throughput Short Read (HTSR) sequencing technologies have become widely available and will enable researchers and practitioners to efficiently sequence and re-sequence organisms and cells. Roche GS-FLX (454) Illumina Genome Analyzer 16

17 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Motivation (cont.): The information encoded in the DNA is extracted by homology: Sequence alignment methods are used to determine the homology between any two sequences; Dynamic Programming (DP) algorithms are applied to determine the optimal alignment between two sequences; The runtime complexity is O(nm); In the case of DNA, n and m can both be greater than 10 8 ; Heuristic algorithms reduce the amount of time: May not return the optimal alignments; May miss some significant alignments. 17

18 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Popular approach: Smith-Waterman algorithm: optimal local alignment; determines the alignment between strings S 1 and S 2 that maximizes the score; dynamic programming based: j-1 j j+1 Data dependencies: i-1 i i+1 18

19 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Two parallelization strategies: Coarse-grained: Distribute query sequences among the several processing elements and process them independently. Fine-grained: Several processing elements collaborate in computing the dynamic programming matrix of a single query sequence. Additional complexity due to the data dependencies in the algorithm. A 1 A 2 A 3 A B 1 0 H 11 H 12 H 13 H 14 B 2 0 H 21 H 22 H 23 H 24 B 3 0 H 31 H 32 H 33 H 34 B 4 0 H 41 H 42 H 43 H 44 19

20 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Objective: An heterogeneous multicore architecture to accelerate optimal sequence alignment algorithms 20

21 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Architecture: Specialized Align-Processing Units (SAPUs): Computation of the alignment score between two sequences; Basic arithmetic and logical operations (additions and comparisons). General Purpose Processing Unit (GPPU) : Gathers the results from the SAPUs; Additional tasks to determine the final alignment of the sequences. The number of cores may vary depending on the imposed constraints. 21

22 Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration Architecture (cont.): Large distributed memory blocks: Hold all the necessary alignment information; High-performance network on-chip: Provide interconnection between the several cores; High-speed link: For communication with the host system; Resource allocation and memory distribution within this architecture will be highly exploited in order to reduce the number of data transfers between non-adjacent processing units. 22

23 Ongoing research! Heterogeneous any-core processing! Heterogeneous multi-core processing structures for computational biology acceleration. 23

24 Human resources Human resources: HPC group (CAPA-SiPS): 4 PhD s 11 PhD Students Many MSc Students Currently working on these projects: 2 PhD s 2 PhD Students 2 MSc Students 24

25 technology from seed 25

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