Σχεδίαση Aρχιτεκτονικής SoC για τον FRM-SSA

Στην Ενότητα 2 παρουσιάζονται οι στοχαστικές μέθοδοι προσομοίωσης και αλγόριθμοι SSA και FRM-SSA του Gillespie. Στην Ενότητα 3 παρουσιάζονται αναλυτικά οι προδιαγραφές του συστήματος που υλοποιήθηκε, ο βαθμός παραμετροποίησης του καθώς και οι τρόποι λειτουργίας του. Στην Ενότητα 4 αναλύεται η αρχιτεκτονική FRM SoC σε επίπεδο συστήματος καθώς επίσης γίνεται και σύντομη αναφορά στο σύστημα επικοινωνίας υπολογιστή και συστήματος. Στην Ενότητα 5 παρουσιάζεται η αρχιτεκτονική της επεξεργαστικής μονάδας (FRM Processing Unit - FPU) ενός SSA Core. Δίνεται έμφαση στη δίοδο δεδομένων της FPU ενώ περιγράφονται αναλυτικά και οι υπόλοιπες μονάδες που πλαισιώνουν τη δίοδο δεδομένων της FPU. Επιπλέον παρουσιάζεται και η θεωρητική μελέτη των επιδόσεων που έγινε κατά το σχεδιασμό. Στην Ενότητα 6 παρουσιάζονται τα στατιστικά αποτελέσματα που προέκυψαν από τη σύνθεση του συστήματος για διάφορους τρόπους λειτουργίας. Στην 7 και τελευταία ενότητα παρουσιάζονται πραγματικά αποτέλεσμα από δοκιμές του συστήματος με σκοπό την επικύρωση της σχεδίασης. Για αυτό το λόγο γίνεται σύγκριση των αποτελεσμάτων με τα αποτελέσματα γνωστών πλατφόρμων προσομοίωσης

Reconfigurable Hardware Acceleration of Exact Stochastic Simulation

This thesis explores the use of reconfigurable hardware in modeling chemical species reacting in a spatially homogeneous environment. The time evolution of biochemical models is often evaluated using a deterministic approach that uses differential equations to describe the chemical interactions of the model. However, such an approach treats species as continuous valued concentrations, is inaccurate for small species populations, and neglects the stochastic nature of biochemical systems. The Stochastic Simulation Algorithm (SSA) developed by Gillespie is able to properly account for these inherent noise fluctuations. This allows the SSA to accurately project the time evolution of a biochemical model. Unfortunately, the SSA can be computationally intensive and require a substantial amount of time to complete. Therefore, it has been proposed that the SSA be implemented on a Field Programmable Gate Array (FPGA) to improve performance. Employing an FPGA allows parallelism to be exploited within the SSA providing a speedup over software implementations executing instructions sequentially. Recent work in this area has focused on implementing the SSA on an FPGA to simulate specific biochemical models. However, this requires re-constructing and re-synthesizing the design in order to simulate a new biochemical system. This work examines the use of a reconfigurable computing platform to allow an implementation of the SSA on an FPGA to simulate a variety of models. The designs presented herein demonstrate a speedup of roughly 1.5X

Accelerating the Stochastic Simulation Algorithm Using Emerging Architectures

In order for scientists to learn more about molecular biology, it is imperative that they have the ability to construct and evaluate models. Model statistics consistent with the chemical master equation can be obtained using Gillespie\u27s stochastic simulation algorithm (SSA). Due to the stochastic nature of the Monte Carlo simulations, large numbers of simulations must be run in order to get accurate statistics for the species populations and reactions. However, the algorithm tends to be computationally heavy and leads to long simulation runtimes for large systems. In this research, the performance of Gillespie\u27s stochastic simulation algorithm is analyzed and optimized using a number of techniques and architectures. These techniques include parallelizing simulations using streaming SIMD extensions (SSE), message passing interface with multicore systems and computer cluters, and CUDA with NVIDIA graphics processing units. This research is an attempt to make using the SSA a better option for modeling biological and chemical systems. Through this work, it will be shown that accelerating the algorithm in both of the serial and SSE implementations proved to be beneficial, while the CUDA implementation had lower than expected results

Σχεδίαση και FPGA Υλοποίηση IP πυρήνων και SoCs για Παράλληλη Στοχαστική Προσομοίωση Βιολογικών Δικτύων

Η προσομοίωση ολόκληρου του κυττάρου αποτελεί μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις του 21ου αιώνα. Σε κυτταρικό επίπεδο ένα βιοχημικό σύστημα μπορεί να περιγράφεται από χιλιάδες αντιδράσεις όπου συμμετέχουν αλληλοεπιδρώντα μοριακά είδη. Ωστόσο τα σημερινά υπολογιστικά συστήματα αδυνατούν να διαχειριστούν αποδοτικά βιομοντέλα τέτοιας πολυπλοκότητας. Το αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η σχεδίαση και ανάπτυξη ενός ενσωματωμένου υπολογιστικού συστήματος το οποίο θα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη στοχαστική προσομοίωση βιομοντέλων χιλιάδων αντιδράσεων. Μέσω VHDL περιγραφών υλοποιήσαμε με FPGAs μια ευέλικτη πολυπύρηνη αρχιτεκτονική που στόχο έχει την παράλληλη εκτέλεση στοχαστικών προσομοιώσεων χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο του Gillespie, First Reaction Method. Η αρχιτεκτονική που αναπτύχθηκε έχει την μορφή "μαλακού πυρήνα" (soft IP core) και είναι πλήρως παραμετρική ως προς τα χαρακτηριστικά του βιομοντέλου αλλά και ως προς τη δέσμευση πόρων υλικού. Χρησιμοποιεί έναν υπολογιστή γενικού σκοπού για την επικοινωνία του χρήστη και υποστηρίζει προσομοιώσεις βιομοντέλων με έως 4Κ αντιδράσεις σε ένα μετρίου μεγέθους FPGA. Τέλος αποδεικνύεται ότι το σύστημα που αναπτύχθηκε λειτουργώντας στη συχνότητα των 220 MHz μπορεί να επιταχύνει την διαδικασία της προσομοίωσης έως και 17.6 φορές σε σύγκριση με τη σειριακή εκτέλεση του αλγορίθμου από δημοφιλή προγράμματα προσομοίωσης βιοχημικών δικτύων όπως το COPASI.Whole cell simulation is one of the greatest challenges of the 21st century. A biochemical system at the cellular level may involve thousands of reaction channels and molecular species. However at present, computational tools are unable to handle efficiently the simulation of biomodels of such a high complexity. In this thesis we designed and developed a System-on-Chip to simulate efficiently and stochastically biomodels with practically any number of reaction channels given an appropriate size FPGA. Using parametric VHDL descriptions we realized a flexible multicore architecture to perform in parallel stochastic simulations based on Gillespie’s First Reaction Method. Our MPSoC architecture is captured as a soft IP core that is fully parametric in terms of biomodel’s characteristics and hardware resources and serves as an accelerator to a general purpose PC, the front-end for user interaction. It supports the stochastic simulation of biochemical reaction networks with up to 4K reaction channels and molecular species using a medium-size FPGA. It is shown that the system when operating at 220 MHz can accelerate simulation by a factor of 17.6 compared to well-known serial software simulator COPASI running on a very fast compute server

Accelerating Exact Stochastic Simulation of Biochemical Systems

The ability to accurately and efficiently simulate computer models of biochemical systems is of growing importance to the molecular biology and pharmaceutical research communities. Exact stochastic simulation is a popular approach for simulating such systems because it properly represents genetic noise and it accurately represents systems with small populations of chemical species. Unfortunately, the computational demands of exact stochastic simulation often limit its applicability. To enable next-generation whole-cell and multi-cell stochastic modeling, advanced tools and techniques must be developed to increase simulation efficiency. This work assesses the applicability of a variety of hardware and software acceleration approaches for exact stochastic simulation including serial algorithm improvements, parallel computing, reconfigurable computing, and cluster computing. Through this analysis, improved simulation techniques for biological systems are explored and evaluated

Génération de nombres pseudo-aléatoires suivant une distribution non-uniforme par circuits intégrés programmables

Génération de la distribution uniforme -- Génération des distributions non-uniformes -- Architectures matérielles des générateurs de nombres aléatoires -- Qualification d'un générateur non-uniforme -- Principe de base du modèle -- Développement du modèle mathématique -- Architectures des générateurs aléatoires -- Architecture universelle -- Application à la distribution exponentielle -- Application à la distribution normale -- Implémentations et résultats expérimentaux -- Simulation algorithmique -- Accélération matérielle