I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   1 2 ,   No .   2 N o v e m b er   201 8 ,   p p .   6 7 0 ~ 6 7 6   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 1 2 .i 2 . p p 670 - 6 7 6           670       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Perf o r m a nce  Ev a lua tion o SW  Alg o rith m  on N VIDI A GeFo rce   G T X  TIT A X Gra phic P ro cess ing  Unit  ( G PU )       Ah m a d H a s if   Az m a n 1 ,   Sy ed  Abdu l M uta lib   Al  J un id 2 ,   A bd ul H a di Ab du l R a za k 3 ,   M o hd   F a izul M d Id ro s 4 ,   Abdu l K a ri m i H a li m 5 ,   F a irul N a z m ie  O s m a n 6   1 ,3 ,4 , 5 , 6 F a c u l ty   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M A RA ,   4 0 4 5 0   S h a h   A lam ,   S e lan g o r,   M a la y sia   1, 2 ,3 ,4 , 5, 6 El e c tro n ic A rc h it e c tu re   a n d   A p p li c a ti o n   Re se a rc h   G ro u p   (E A r A ),   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M A RA ,   4 0 4 5 0   S h a h   A lam ,   S e lan g o r,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A u g   1 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A u g   11 ,   2 0 1 8       No w a d a y s,  th e   re q u irem e n f o h ig h   p e rf o rm a n c e   a n d   se n siti v e   a li g n m e n to o ls  h a v e   in c re a se d   a f ter   th e   a d v a n tag e   o f   th e   De o x y rib o n u c leic   A c id   (DN A )   a n d   m o lec u lar  b io lo g y   h a b e e n   f i g u re d   o u th r o u g h   Bi o i n f o rm a ti c s   stu d y .   T h e re f o re ,   th is  p a p e re p o rts  th e   p e rf o r m a n c e   e v a lu a ti o n   o f   p a ra ll e l   S m it h - W a ter m a n   A lg o rit h m   i m p lem e n tatio n   o n   t h e   n e w   NV IDI A   G e F o rc e   GT X   T it a n   X   G ra p h ic  P ro c e ss in g   Un it   (G P U)  c o m p a re d   to   t h e   Ce n tral  P r o c e ss in g   Un it   (C P U)   ru n n i n g   o n   In tel®  Co re T M   i5 - 4 4 4 0 S   C P U   2 . 8 0 G Hz .   Bo th   o f   th e   d e sig n   w e r e   d e v e lo p e d   u sin g   C - p ro g ra m m in g   lan g u a g e   a n d   targ e ted   to   th e   re sp e c ti v e   p latf o r m .   T h e   c o d e   f o G P w a d e v e lo p e d   a n d   c o m p il e d   u sin g   N V IDIA   Co m p u te  Un if ied   De v ice   A rc h it e c tu re   (CUD A ).   It  c lea rl y   re c o rd e d   th a t,   t h e   p e rf o rm a n c e   o f   G P b a se d   c o m p u tatio n a is  b e tt e c o m p a re d   to   th e   C P b a se d .   T h e se   re su lt in d ica te  th a t h e   G P b a se d   DN se q u e n c e   a li g n m e n h a a   b e tt e sp e e d   in   a c c e lera ti n g   th e   c o m p u tatio n a p ro c e ss   o f   DN A   s e q u e n c e   a li g n m e n t.   K ey w o r d s :   SW   alg o r ith m   Gr ap h ic  P r o ce s s in g   U n it ( GP U)   DN A   s eq u e n ce   ali g n m e n t .   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   S y ed   A b d u l M u talib   A l J u n id   Facu lt y   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   Un i v er s iti T ek n o lo g i M A R A ,     4 0 4 5 0   Sh ah   A la m ,   Sela n g o r ,   Ma la y s ia   E m ail:  s a m alj u n id @ s ala m . u it m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   T h d em a n d   f o r   ad v an ce d   an d   h i g h - p er f o r m an ce   co m p u tatio n a m et h o d   f o r   co m p a r in g   a n d   s ea r ch i n g   b io lo g ical  s eq u e n c es  h a v i n cr ea s ed ,   ac co r d in g   to   t h e x p o n en tial  g r o w th   r ate  o f   b io lo g ical   s eq u en ce s   d atab ase  [1 - 4] .   B esid es  t h is   d e m a n d ,   th r eq u ir e m e n f o r   h ig h   p er f o r m a n ce   a n d   s e n s iti v e   co m p ar is o n ,   a n d   alig n m e n t o o ls   h a v also   i n cr ea s ed   a f te r   th ad v a n ta g o f   t h s y s te m   f o r   d ef i n i n g   th e   s o lu tio n   is   r elate d   to   th d eo x y r ib o n u cleic   ac id   ( DN A ) ,   h u m a n   g e n o m es  an d   m o lec u la r   b io lo g y   h a s   b ee n   f i g u r ed   o u t h r o u g h   b io in f o r m atics  s t u d y   [5 - 6] .   I n   DN A   s eq u en ce   al ig n m en t,  t h p er f o r m an ce   o f   co m p ar is o n   an d   ali g n m e n t   af f ec t   lo o f   ap p licatio n   p r o ce s s es   s u ch   as   v ac cin e   d esi g n ,   d r u g s   d es ig n ,   g en et ics  d etec t io n ,   d is ea s id en ti f icatio n   an d   cu r in g   m et h o d .   Hen ce ,   w it h   th h ig h   p er f o r m a n ce   an d   h i g h   s en s iti v it y   DN s eq u en ce s   ali g n m e n o r   co m p ar is o n t h v ac ci n es,  d r u g ,   d is ea s d etec tio n   an d   d is ea s c u r i n g   m et h o d   ca n   b d esig n ed   an d   d ef in ed   i n   f a s t er   w a y .     I n   co n s u m er   ca s e s ,   th ef f ec t   o f   ch e m ical  r ea ctio n   d u t o   th b ad   ch em ical  co n tain s   i n   co s m et ic  an d   h ea lt h   p r o d u ct  ca n   b p r o v en   u s i n g   DN [7 - 8] .   T h d em a n d   f o r   DN A   s eq u e n ce   a lig n m e n f o r   co u r t   ev id en ce   a n d   r ef er en ce   i s   h ig h   in   t h p ast  d ec ad e,   p r o v in g   lac k   o f   co s m etic  a n d   p h ar m ac e u tica l   m an u f ac t u r er ,   cr i m i n al  a n d   f o r en s ic  ca s e s   [9 - 10] .   T o   s atis f y   t h is   n ee d ,   h i g h   p er f o r m a n ce   a n d   s en s iti v e   b io lo g ical  co m p ar is o n   to o ls   ar v er y   i m p o r ta n t f o r   r ese ar ch   an d   ap p licatio n   o f   m o lec u lar   b io lo g y   to d a y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P erfo r ma n ce   E va lu a tio n   o f S W   A lg o r ith o n   N V I DI A   GeF o r ce   GTX  TITA N   X …  ( A h ma d   Ha s if A z ma n )   671   T h d em a n d   f o r   h i g h   s e n s iti v it y   an d   h ig h - p er f o r m a n ce   D NA   s eq u e n ce   ali g n m e n is   h ig h er   a n d   i m p o r tan s i n ce   it  ca n   ex tr ac u s ef u i n f o r m atio n   f r o m   DN A   s eq u en ce s .   T h s en s iti v a lg o r ith m   f o r   DN s eq u en ce   al ig n m en h as  b ee n   p r o p o s ed   an d   h ig h li g h ted   i n   [ 1 0 ]   b u th p er f o r m a n ce   h a s   d eg r ad ed   d u to   th e   h ig h   s e n s it iv it y   a n d   ac c u r ac y .   T h in cr ea s in   p er f o r m a n ce   an d   s e n s iti v it y   i n   D N A   s eq u en ce   al ig n m en t   co n tr ib u tes to   t h f a s ter   id en ti f icatio n   o f   i n f o r m atio n .     No w ad a y s ,   th m o lecu lar   b io lo g y   r esear ch   i s   f o cu s i n g   i n te n s i v el y   o n   th g en et ic  s t u d y   i n   o r d er   to   g ain   i n f o r m atio n   r eg ar d in g   t h g e n etic  d i s ea s es   an d   o t h er   d is ea s es   f r o m   ce ll   le v el.   T h s t u d y   o f   DN r ep air s   ca n   b d o n in   p r ev e n ti n g   t h e   d is ea s f r o m   o cc u r r in g   in   th e   f u t u r t h r o u g h   v ac cin e s   d esi g n ed .   I n   t h is   s t u d y ,   th d is ea s ca n   b d etec ted   f r o m   t h ce ll s   lev el.   T h m o b ili t y   o f   t h ce ll  in   p r o tectin g   it  f r o m   t h d is ea s ca n   b an al y ze d   in   o r d er   to   f in d   t h s u itab le  p r o tectin g   m et h o d   o r   v ac cin es.  A l o f   th e s ca n   b p er f o r m ed   f a s ter   w h e n   h a v in g   s e n s i tiv a n d   h ig h - p er f o r m an ce   D N A   s e q u en ce   ali g n m e n to o f o r   an al y z in g   t h DN s eq u en ce   f r o m   t h ce l l.  T h d atab ase  f o r   d is ea s d u to   s o cial - d e m o g r ap h y   a n d   b o u n d ar ie s   ca n   b d ev elo p ed   f r o m   t h DN A   s eq u en c e s   d ata  an d   th co n tr o m ec h an is m   c an   d ev elo p   f aster   f o r   p r ev en ti n g   t h d is ea s f r o m   s p r ea d in g   o u t.    I n   b io in f o r m atic s   s t u d y ,   t h er e   ar t w o   b asic  ap p r o ac h es  c u r r en tl y   b ei n g   ad o p ted   in   o r d er   to   id en tify   s i m ilar it y   s co r es o f   D N A   b et w ee n   t w o   s eq u e n ce s   o r   r ef e r r ed   to   as p air w is e   ali g n m e n t.  T h is   tec h n iq u e,   k n o w n   as  h eu r i s tic   an d   d y n a m ic   p r o g r a m m i n g .   T h er ar a   n u m b er   o f   i m p o r tan d i f f er en ce s   b e t w ee n   h e u r is tic   an d   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   w h ich   is   s p ee d   an d   ac cu r ac y ,   in   ter m   o f   s p ee d   th h e u r is t ic  is   f a s ter   to   co m p u te  t h e   s co r b et w ee n   p air w is ali g n m en th a n   d y n a m ic  p r o g r a m m in g ,   b u it’s  less   s en s iti v in   a cc u r ac y   co m p ar ed   to   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g .   T h is   p ap er   aim s   to   s h o w   th co m p u tatio n al  o f   t h DN A   s i m il ar it y   s co r u s i n g   a   S m it h - W ater m a n   al g o r ith m   b ased   o n   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g .   T h s m it h   w ater m an   i s   o n o f   t h alg o r it h m   th at  h as  b ee n   d er iv ed   f r o m   N ee d le m an - W u n s c h   a n o th er   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   w h ic h   u s th tech n iq u o f   d iv id an d   co n q u er   i n   o r d er   to   o b tain   o p ti m al  s co r al ig n m e n i n   b io lo g ical  s eq u en ce   [ 1 1 - 13]   d u to   th e   lar g e   co m p le x it y   o f   t h i s   alg o r it h m   0 (    [ 1 4 ]   an d   th r ap id   g r o w t h   t h DN A   d ata  s ize   in   d atab ase  is     ex p o n en t ial  [ 1 ]   it  h as   m a k t h p r o ce s s   b ec o m s lo w   w h e n   in v o l v lar g s eq u e n c s ea r c h .   As  s o lu t io n ,   t h e   tech n iq u o f   p ar allel  p r o g r a m m i n g   h as b ee n   i m p le m e n t to   r ed u ce   th co m p u tatio n a l ti m o f   SW   alg o r ith m .   T o   im p r o v t h is   p r o b le m ,   m e th o d   o f   p ar allel   p r o g r a m m in g   h as   b ee n   i m p la n ted   r ep o r ted   in   [ 1 5 - 19]   as  w a y   to   i m p r o v th p er f o r m an ce   o f   SW   alg o r it h m   b y   u s in g   FP G A   as  m ed i u m   to   ac ce ler ate  th ti m o f   alg o r ith m ,   b u FP GA   ca n   b ec o m e x ce s s i v in   ter m   o f   p r i ce   an d   d ev elo p m en o f   it  h as   b ec o m s lo w .   T o   o v er co m th i s   is s u e,   th GP ( g r ap h ics  p r o ce s s in g   u n it)  h a s   b ee n   u s ed   to   ac ce ler ate  th SW   alg o r ith m ,   t h e   GP is   d ev ice  t h at  s u itab le   f o r   p ar allel  p r o g r a m m in g   i t ak es  ad v an ta g o f   lar g e   n u m b er   o f   t h r ea d s   to   ex ec u te  w o r k   th u s   lead   to   m i n i m izi n g   th d u r atio n   o f   t h p r o g r a m .   T o   tak ad v an ta g o f   t h is   s y s te m ,   in   2007  NVI DI A   h a s   r elea s ed   p lat f o r m   th at   w o r k s   w it h   C   C + lan g u a g k n o w n   a s   C UD ( C o m p u te  U n i f ied   Dev ice  A r c h itect u r e) .   T h is   p ap er   s h o w s   t h ev al u atio n   p er f o r m an ce   o f   t h SW   alg o r it h m   o n   t h NVI DI GeFo r ce   GT T I T A GP U   an d   I n tel® Co r eT i5 - 4 4 4 0 S   C P 2 . 8 0 GHz .           Fig u r 1 .   Seq u en ce   ali g n m e n m et h o d s   [ 2 0 ]       T h S m it h - W ater m an   al g o r it h m   h a s   b ee n   i n tr o d u ce d   b y   T e m p le  F.  S m it h   an d   Mic h ae S.   W ater m a n   in   1 9 8 1 .   T h is   alg o r ith m   i s   o n o f   th p o p u lar   an d   w id el y   b ee n   u s ed   as  m et h o d   to   f in d   th s i m ilar it y   o f   p air w is ali g n m en a n d   th p r o ce s s   o f   th SW   alg o r ith m   ca n   b d iv id ed   in to   3   s tag es,  i n it ializatio n   0   i n   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 1 2 ,   No .   2 No v e m b er   201 8   :   6 7 0     6 7 6   672   m atr i x ,   f il u p   t h m atr ix   a n d   t r ac eb ac k .   T h p r o ce s s   o f   in iti aliza tio n   b eg i n s   b y   i n itial ize  Hi, j   0 ,   w h er H0 , 0   an d   Hi, 0   0 .   B el o w   in   Fig u r 2   s h o w s   th d ata  d ep en d en c y   i n   al g o r ith m ,   th c o m p ar is o n   v al u o f   H( 0 , 0 ) ,   H ( 0 , 1 ) ,   an d   ( 1 , 0 )   w ill  b u s ed   as a   s co r v alu f o r   H( 1 , 1 ) .       H ( 0 , 0 )   H ( 0 , 1 )   H ( 0 , 2 )   H( 0 , 3 )   H ( 0 , 4 )   H ( 0 , 5 )   H ( 1 , 0 )   H ( 1 , 1 )   H ( 1 , 2 )   H ( 1 , 3 )   H ( 1 , 4 )   H ( 1 , 5 )   H ( 2 , 0 )   H ( 2 , 1 )   H ( 2 , 2 )   H ( 2 , 3 )   H ( 2 , 4 )   H ( 2 , 5 )   H ( 3 , 0 )   H ( 3 , 1 )   H ( 3 , 2 )   H ( 3 , 3 )   H ( 3 , 4 )   H ( 3 , 5 )   H ( 4 , 0 )   H ( 4 , 1 )   H ( 4 , 2 )   H ( 4 , 3 )   H ( 4 , 4 )   H ( 4 , 5 )   H ( 5 , 0 )   H ( 5 , 1 )   H ( 5 , 2 )   H ( 5 , 3 )   H ( 5 , 4 )   H ( 5 , 5 )     Fig u r 2 .   C o m p u tat io n al  ce ll s   o f   DN A   s eq u e n ce   ali g n m e n t       Nex t,  t h m atr i x   ce ll   w ill   b co m p u ted   b ased   o n   th e   s eq u e n ce s   o f   S1   a n d   S2 ,   t h co m p u tatio n   o f   ea ch   ce ll c alcu lated   b y   th f o ll o w i n g   eq u atio n s :       (       )          {                                                                       I n   th is   s ta g e,   th co m p u tatio n   o f   th m atr ix   ce ll  co n s is t s   o f   th 4 th   cy c le  w h er ea ch   o f   th is   c y cle   p lay s   t h r o le  to   g ai n   t h f i n a o p ti m al  s co r ali g n m e n i n   m atr i x   ce ll.   I n   th e   1 s c y cle     (               )     (       )   eq u atio n   u s ed   b y   co m p ar in g   th s eq u e n ce   w h er          r ep r esen s i m ilar it y   a n d   d is s i m il ar it y   s co r e   b ased   o n   th ch ar ac ter   b et w ee n   S1   an d   S2   s eq u en ce .   T h en   o n   2 n d   c y cle,   th   (           )   u s ed   u p p er   ce ll  v al u an d   d   is   g ap   v al u an d   in   3 t h   cy c le    (           )   u s ed   h o r izo n ta l v al u t o   co m p u te  t h ce ll  v al u e.     T h last   cy c le  0   i n   th eq u atio n   r ep r esen r estar t,  i f   th s co r v alu o f   co m p u tatio n   r ea ch es   n eg at iv v al u it  w ill  b s e as  0   w h ic h   m a k it  d i f f er   s co r in g   m et h o d   in   th Nee d le m a n - W u n s c h   m e th o d .   On ce   t h m atr i x   ce ll  h as   b ee n   f il led   u p   w it h   t h s co r e,   th f in al  s ta g o f   tr ac eb ac k   w ill  b e g in .   O n   t h is   s ta g e,   th p r o ce s s   s tar ts   b y   m ap p in g   th p at h   o f   th s co r e,   th s tar tin g   p o in to   tr ac th alig n m e n s tar ts   at  t h e   h ig h e s s co r o f   t h m atr ix   ce ll  in c lin e d   to w ar d   t h u p p er   ce ll,  f r o m   th is   t h o p ti m al  o f   p air w i s ali g n m e n t   w il l b p r o d u ce d .             P   U   N   C   H   E   S     0   0   0   0   0   0   0   0   P   0                 I   0                 N   0                 C   0                 H   0                 E   0                 S   0                   Fig u r 3 .   E x a m p le  o f   DN A   s e q u en ce   ce ll i n itial izatio n   S1 -- NC HE S   S2 -- NC HE S       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   As  s h o w n   in   E q u a tio n   1   t h S W   alg o r ith m   i n v o l v ed   h i g h   le v el  co m p u tatio n a l,  w h er it s   c o m p le x it y   0(    )   w il in cr ea s p r o p o r tio n al  to   th len g th   o f   th DN A   s eq u en ce s .   B y   i m p le m e n ti n g   SW   alg o r ith m   u s i n g   NVI DI A   C UD A   a n   ex te n s io n   o f   th C   p r o g r a m m in g   la n g u a g e,   m a k t h co d r u n   o n   GP [ 2 1 ]   th at  ac t a s   th e   ac ce ler ato r   f o r   th i s   co d e.   As   r esu l t,  t h d u r atio n   co m p u tatio n a o f   th e   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   w ill   b s h o r ten .   T h is s u o f   co m p le x it y   o f   w o r k lo ad s   ca n   b r ed u ce d   b ec au s GP d esig n   co n s i s o f   h u n d r ed s   o f   co r an d   th o u s a n d s   o f   th r ea d s ,   an d   r elativ el y   t h GP th r e ad s   ar tr e m en d o u s l y   lig h t w e ig h w h ich   s u itab le   f o r   p ar allel  p r o g r a m m i n g .   T h p ar allelis m   m ea n s   t h at   GP s y s te m   ar ab le   to   o p er ate  u n d er   lar g n u m b er   o f   d ata  co n cu r r en tl y ,   w h er all  alg o r ith m   eq u atio n   ex ec u ted   i n d ep en d en tl y   at  t h s a m ti m e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P erfo r ma n ce   E va lu a tio n   o f S W   A lg o r ith o n   N V I DI A   GeF o r ce   GTX  TITA N   X …  ( A h ma d   Ha s if A z ma n )   673   a)   Gr ap h ic   P r o ce s s in g   U n it   As  s tat ed   ab o v e,   th eo r etica ll y   th S - W   alg o r it h m   p er f o r m a n ce   ca n   b i m p r o v ed   b y   i m p l e m en tin g   C UD A   C   la n g u a g e.   T h NVI DI A   C UD A   co n ce p ca n   b d escr ib ed   as  h eter o g en eo u s   co m p u ti n g   th at  co n s i s ts   o f   t w o   d is tin ct  p ar ts h o s t ( C P U)   an d   d ev ice  ( GP U)   [ 2 2 ] .   Fig u r 4 ,   s h o w s   th i m p le m e n tatio n   o f   th SW   alg o r it h m   u s i n g   NVI DI A   C UD A   C   an d   f r o m   th e   illu s tr atio n   r ep r esen o f   t w o   b lo ck s I n tel( R )   C o r e( T M)   i5 - 4 4 4 0 C P @   2 . 8 0 GHz   as  th h o s a n d   GT T I T A w it h   co m p u te s   ca p ab ilit y   6 . 1   as  th d ev ice.   T h m e m o r y   ar ch itect u r o f   t h GP co n s is t s   o f   r eg is ter s ,   s h ar ed   m e m o r y ,   co n s tan t   m e m o r y ,   te x tu r e   m e m o r y ,   lo ca a n d   g lo b al  m e m o r y   as   s h o w n   in   Fi g u r 5 .   I n   th i s   s t u d y ,   t h p ar a m eter   f o r   p ar allel  co m p u ta tio n   o f   q u ad r atic  eq u atio n   o f   t h SW   al g o r ith m   w ill  u n d er g o   in s id o f   g lo b al  m e m o r y   a n d   th tr an s it io n   o f   d ata  b et w e en   h o s an d   d ev ice  d o n b y   u s i n g   P C I   E x p r ess   ( P er ip h er al  C o m p o n e n I n ter co n n ec E x p r ess ) .   I n   g e n er al,   th p u r p o s o f   u s in g   t h G P is   to   s h o w   t h e   tr an s f o r m atio n   o f   co m p u tatio n   in   ter m   o f   p er f o r m an ce   co m p ar ed   to   th C P U.           Fig u r 4 .   I m p le m e n tatio n   o f   N VI DI A   C UD A           Fig u r 5 .   GP Me m o r y   A r c h i tectu r [ 2 2 - 23]       T h SW   alg o r ith m   r ep r esen ts   m a tr ix   o f   m   ×  n   w h er t h is   m atr i x   h a v in g   o f   t h 2 ar r ay   u s i n g   t w o   th r ea d s   o f   in d ex e s   f o r   it  ac c ess i n g   t h d ata  in   2 w a y .   I n   o r d er   t o   m ax i m ize  its   p er f o r m an ce ,   th k er n el   lau n c h n u m b er   o f   b lo ck   an d   th r ea d s   n ee d   to   b c o n f ig u r e d   ap p r o p r iately   d ep en d in g   o n   th s ize  o f   m   ×  n   to   ac h iev h i g h   o cc u p an c y .   b)   C en tr al  P r o ce s s in g   Un i t ( C P U)   T h i m p le m en tat io n   o f   t h C   lan g u a g i n   t h i s   s tu d y   as   s h o w n   i n   F i g u r 6 ,   t h i llu s tr atio n   i s   s h o w n   th f lo w   o f   r u n n i n g   p r o ce s s   o f   th SW   alg o r it h m   w h er t h co m p u tatio n   o f   th eq u at io n ,   tr ac b ac k   an d   at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 1 2 ,   No .   2 No v e m b er   201 8   :   6 7 0     6 7 6   674   th en d   o f   t h f i n al  p r o ce s s   m ak in g   o p ti m al  ali g n m e n o c cu r s   in   t h h o s en v ir o n m en t.  T h w o r k lo ad   h a s   b ee n   f o c u s ed   o n   th e   C P U,   w h ic h   lead   to   m a k in g   th e   p er f o r m an ce   o f   t h al g o r it h m   d if f er   t h an   t h e   h eter o g e n eo u s   co n ce p w h ic h   d is tr ib u tes  w o r k lo ad   b et w ee n   GP an d   C P U.             Fig u r 6 .   I m p le m e n tatio n   i n   C P U       3.   RE SU L T S AN AN AL Y SI S   T h is   s ec tio n   s h o w s   t h co m p u tat io n al  p er f o r m a n ce   an al y s i s   o f   SW   alg o r it h m   b et w ee n   t w o   p latf o r m s ;   C en tr al  P r o ce s s in g   U n it  ( C P U)   an d   Gr ap h ics   P r o ce s s in g   Un it  ( GP U) ,   w h er ea s   th len g th   o f   DN A   s eq u e n ce s   ac t s   as a   b en c h m ar k   i n   th i s   co m p ar is o n .     3 . 1 .   Da t a   Co llect io n F ro m   B a s P a ir  Sequ ence s   I n   th is   s tu d y ,   th d ata  h av c o llected   f r o m   GP u s in g   b as p air   m eth o d   to   s h o w   th b en ch m ar k   b et w ee n   t h s i m ilar   s ize  o f   d at f r o m   1 s t   s eq u e n ce   a n d   2 n d   s eq u en ce .   T h co llectio n   o f   d at in v o lv ed   r an d o m   o f   DN A   s eq u e n ce s   w ith   t h r a n g f r o m   1   to   1 0 0   o f   th s eq u e n ce .       T ab le  1 .   Sm it h - W ater m a n   GP m o d el   T ab le  2 .   Sm it h - W ater m a n   C P m o d el   B a se   p a i r   S e q u e n c e s   T i me   ( ms)   1   0 . 0 1 5   2   0 . 0 1 8   3   0 . 0 2 5   4   0 . 0 3 9   5   0 . 0 4 5   6   0 . 0 6 3   7   0 . 0 8 3   8   0 . 1 0 7   9   0 . 1 3 3   10   0 . 1 6 7   20   0 . 8 2 7   30   2 . 3 2   40   5 . 5 8 3   50   9 . 1 4 2   60   1 5 . 6 9 2   70   2 3 . 8 8 3   80   3 4 . 5 3 5   90   4 7 . 9 5 8   1 0 0   6 4 . 5 3 1     B a se   p a i r   S e q u e n c e s   T i me   ( ms)   1   0 . 9 3 8   2   1 . 1 1 4   3   3 . 2 0 2   4   6 . 6 5 4   5   7 . 6 1 9   6   8 . 1 7 7   7   8 . 8 7 5   8   9 . 7 1 8   9   1 2 . 1 8 4   10   2 1 . 2 5 1   20   3 3 . 4 3 8   30   5 6 . 8 6 3   40   7 9 . 1 6 9   50   1 0 6 . 7 9 6   60   2 1 6 . 0 2 5   70   2 6 0 . 4 2 6   80   3 0 1 . 3 9 3   90   3 6 5 . 4 6 6   1 0 0   3 9 2 . 1 3 7         B ased   o n   th e   i m p le m e n tatio n   o f   b o th   m o d el  t h r es u lt   d ep icted   in   T ab le  1   an d   T ab le  2 ,   w h er t h e   co m p ar ati v v al u o f   r u n ti m e   in   m il lis ec o n d s   a n d   GC UP f o r   all  b ase  p air   s eq u en ce s   o f   t h DN A .   Fro m   t h e   o b tain ed   d ata,   h as  s h o w n   s i g n i f ican r esu l b et w ee n   GP an d   C P ca n   b p er ce iv ed   w h er th GP d ata   Ta bl 1   lead   to   d r am atic  r ed u ct io n   o f   r u n ti m co m p ar ed   to   C P T a b le  2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P erfo r ma n ce   E va lu a tio n   o f S W   A lg o r ith o n   N V I DI A   GeF o r ce   GTX  TITA N   X …  ( A h ma d   Ha s if A z ma n )   675       Fig u r 7 .   C o m p u tat io n al  T i m e   C o m p ar is o n   b et w ee n   GP an d   C P U       T h ef f ec f r o m   b o th   ap p r o ac h es,  m et h o d s   ca n   b a n al y ze d   in   Fi g u r e. 7 ,   f r o m   t h ill u s tr ati o n   th SW   alg o r ith m   m o d el  t h at  h a s   b ee n   u ti lized   its   u s ag b y   t h G P h as  s h o w n   a n   ac ce ler atio n   in   p er f o r m a n ce   i n   co m p u tatio n al  t i m e   an d   w it h   th i n cr e m en t   o f   ea ch   n u m b e r   o f   s eq u en ce s   th e   co m p u tati o n s   r eq u ir ed   le s s   o f   ti m co m p ar ed   to   th C P m o d el.   Fro m   t h d ata  th at   h as  co llected   b et w ee n   b o th   p latf o r m s   b y   u s i n g   p ar alleliza tio n ,   th al g o r ith m   i s   ca p ab le  to   p r o d u ce   b etter   r esu lt.       T ab le  3 .   Sp ee d - Up   an d   E f f icie n c y   C UD A   GP an d   C P U   Q u e r y   S e q u e n c e   Q u e r y   S e q u e n c e   L e n g t h     G P U   C o mp u t a t i o n a l   T i me   ( ms)     ( G P U )   C o mp u t a t i o n a l   T i me   ( ms)     S p e e d   U p   3 C W 1 _ w   1 3 8   1 6 4 . 2 3   4 2 7 . 7 3 5   2 . 6 0   H Z 7 8 5 6 9 9   1 7 8   3 3 4 . 9 6   6 9 5 . 4 7 2   2 . 0 8   B V 0 9 7 1 2 1   2 0 1   4 6 1 . 7 9   8 6 6 . 1 9 0   1 . 8 7   G 2 9 0 2 0   2 4 1   7 5 1 . 2 1   9 5 5 . 2 7 7   1 . 2 7   B V 0 9 7 1 3 0   2 6 0   9 2 1 . 7 4   1 3 6 5 . 7 6 7   1 . 4 8   U 1 8 3 8 9   2 8 6   1 . 1 9 7 s   1 3 7 8 . 2 0 9   1 . 1 5   A v e r a g e   1 . 7 4       B ased   o n   th e   i m p le m e n tatio n   o f   t h SW   al g o r ith m   w h ic h   d i v id es  i n to   t w o ;   s eq u e n tial   b as ed   o n   C P U   an d   p ar allel  m eth o d s   b a s ed   o n   t h e   GP U.   T h r es u lt  p r o d u ce s   f r o m   T ab le  3   s h o w s ,   t h d if f er e n ce   co m p u tatio n al  ti m ac h ie v ed   b et w ee n   t h ese   t w o   p lat f o r m s .   T h p er f o r m an ce   o f   t h e   p ar allel  tech n iq u e m p o w er s   b y   th e   GP ar ab le  to   g ai n   h i g h   p er f o r m a n ce ,   w h ic h   r ed u ce s   t h co m p u tatio n al  ti m e   o f   t h SW   alg o r ith m   i n   t h s a m n u m b e r   o f   DN A   le n g th   co m p ar ed   to   s eq u en t ial.   T o   im p le m e n c o m p ar is o n   te s t,  it s   in v o l v s e v er al  q u er y   s eq u en c es  s u c h   as  3 C W 1 _ w ,   H Z 7 8 5 6 9 9 ,   B V 0 9 7 1 2 1 ,   G2 9 0 2 0 ,   B V0 9 7 1 3 0   an d   U1 8 3 8 9   w it h   s eq u en ce   le n g th   o f   1 3 8 ,   1 7 8 ,   2 0 1 ,   2 4 1 ,   2 6 0   an d   2 8 6 ,   r esp ec tiv el y .   An o th er   i m p o r tan t   f in d i n g   t h at  ca n   b r elate d   to   t h o b tain ed   r esu lts ,   t h d i f f er en c es  i n   h o s eq u en tial  an d   p ar allel  w o r k .   T h co m p u tatio n al  p r o b lem   o f   th SW   alg o r ith m   n ee d s   to   b s o lv ed   b y   d iv id i n g   an d   co n q u er in g   th ta s k .   As  n o r m al l y ,   to   s o lv t h is   p r o b lem ,   it’s  ea s y   to   b r ea k   it  d o w n   in to   s m all  p ar ts   an d   co m p u te  it  i n   s er ies  m an n er .   B y   co m p u ti n g   it  i n   s eq u en tial   th r u n ti m ta k es  to   s o lv t h e   p r o b lem   i n cr ea s ed   co m p ar ed   to   th p ar allel  w h ic h   tak e s   th a t s m all  p iece   o f   th p r o b lem   an d   co m p u tes it  s i m u ltan eo u s l y .       4.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   p ap er ,   w d i s cu s s   th e   co m p ar is o n   o f   co m p u tatio n al  ti m tak e n   o f   DN s eq u en ce   u s in g   t h e   S m it h - W ater m a n   al g o r i th m   b et w ee n   C e n tr al  P r o ce s s in g   U n it  ( C P U)   an d   Gr ap h ic  P r o c ess i n g   U n it  ( GP U)   m et h o d .   B ase  o n   th e   r es u lt  th e   SW   al g o r ith m   u s in g   NVI DI C UD h as   s u cc es s f u ll y   ac h ie v ed   t h b est   r es u lt   co m p ar ed   to   t h C P U,   w h ic h   s h o w ,   t h ad v an ta g o f   t h p ar allelis m   o f   t h GP U   ca n   b r in g   o u t h h ig h   p er f o r m a n ce   o f   SW   al g o r ith m .   Ot h er   t h an   u s e   f o r   s eq u en ce   alig n m en t s   s u c h   as  DN A   an d   p r o tein ,   th SW   alg o r ith m   also   ca n   b ap p lied   as  a   s p a m   f ilter   o r   p lag iar i s m   d etec tio n   a n d   a n o th er   ar ea   w h ic h   r eq u ir ed   t h n ee d   f o r   d ata  co m p ar is o n .   M o r eo v er ,   w it h   t h cu r r en g r o w t h ,   d ev elo p m e n o f   Gr ap h ic   P r o ce s s in g   Un i th e   p er f o r m a n ce   o f   t h al g o r ith m   ca n   b i m p r o v ed   in   t h f u t u r         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 1 2 ,   No .   2 No v e m b er   201 8   :   6 7 0     6 7 6   676   ACK NO WL E D G M E NT   T h au th o r s   w o u ld   lik e   to   ac k n o w led g t h NVI DI A   C o r p o r atio n   US  f o r   g r an tin g   t h NVI DI GeFo r ce   GT T I T A Gr ap h ic  P r o ce s s in g   U n it  ( GP U)   v ia  NVI DI A   ac ad e m ic  r esear c h   d o n atio n Fac u lt y   o f   E lectr ical  E n g i n ee r i n g   f o r   l ab o r ato r y   f ac i liti es   d u r i n g   th d esig n   an d   te s ti n g Mi n is tr y   o f   Hi g h er   E d u ca tio n   Ma la y s ia  f o r   p r o v id in g   f i n a n cial  s u p p o r u n d er   th F u n d a m en tal  R e s ea r ch   Gr a n Sc h e m ( FR GS)   6 0 0 - R MI /F R GS 5 /3   ( 1 3 4 /2 0 1 5 ) .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Kim   KB,  Yu   DH ,   H wa n g   S .   " A n a l y si o f   DN A   S e q u e n c e   A li g n m e n Us in g   F u z z y   M e m b e r sh ip   De g re e   T h e   P r o p o se d   A lg o rit h m   f o DN A   S e q u e n c e   A n a ly sis" .   2 0 1 2 ; 3 5 2 - 3 5 4 .   [2 ]   Ju n id   S A M   A l,   T a h ir  NM,   M a ji d   ZA ,   Os m a n   F N,  S h a rif f   KK M .   " Co m p a ra ti v e   stu d y   f o DN A   d a ta  m in i m iza ti o n   tec h n iq u e   o n   F P G A" .   ICIAS   2 0 1 2   -   2 0 1 2   4 th   I n C o n f   In tell  Ad v   S y st  Co n W o rl d   En g   S c T e c h n o C o n g -   Co n f   Pro c .   2 0 1 2 ;2 :7 6 5 - 7 6 7 .   [3 ]   Ju n id   S   a .   M   A l,   Ha ro n   M   a . ,   M a ji d   ZA ,   Ha li m   a .   K,  Os m a n   F N,  Ha sh im  H.  " De v e lo p m e n o f   No v e Da t a   Co m p re ss io n   T e c h n iq u e   f o A c c e lera te  DN S e q u e n c e   A li g n m e n Ba se d   o n   S m it h W a ter m a n   Alg o rit h m " .   2 0 0 9   T h ird   UK S im  E u r S y mp   Co mp u M o d e S im u l .   2 0 0 9 ; 1 8 1 - 1 8 6 .   [4 ]   A Ju n id   S A M ,   Ha ro n   M A ,   Ab d   M a ji d   Z,   e a l.   " Op ti m iz a ti o n   o f   DN se q u e n c e d a ta   f o a c c e ler a te  DN se q u e n c e a li g n m e n o n   F P G A" .   AM S 2 0 1 0   Asia   M o d e S y mp   2 0 1 0   -   4 th   I n Co n M a th   M o d e l   Co mp u S imu l 2 0 1 0 ; 2 3 1 - 2 3 6 .     [5 ]   S h u   JJ ,   Yo n g   KY ,   Ch a n   W K.  " A n   i m p ro v e d   sc o r in g   m a tri x   f o r   m u lt ip le  se q u e n c e   a li g n m e n t" .   M a th   Pro b En g 2 0 1 2 ; 2 0 1 2 .     [6 ]   Kh a led   H,  G o h a ry   El ,   Ba d NL ,   F a h e e m   HM.   " A c c e lera ti n g   p a irw ise   D N A   S e q u e n c e   A li g n m e n u sin g   th e   CUD A   c o m p a ti b le G P U" .   In J   Co m p u Ap p l .   2 0 1 3 ;8 4 (1 ):2 5 - 3 1 .   [7 ]   Ne v e N,  S e b a stiao   N,  P a tri c i o   A ,   e a l.   " Bio Blaz e M u lt i - c o re   S I M A S IP   f o DN A   se q u e n c e   a li g n m e n t" .   Pro c   In t   Co n Ap p S y st  Arc h it   Pr o c e ss .   2 0 1 3 ; 2 4 1 - 2 4 4 .     [8 ]   Ch a k ra b a rti   T ,   Be n g a W .   " D N A   M u lt i p le  S e q u e n c e   A li g n m e n b y   a   Hid d e n   M a rk o v   M o d e a n d   F u z z y   L e v e n s h tein   Dista n c e   b a se d   G e n e ti c   A lg o rit h m " .   2 0 1 3 ;7 3 (1 6 ):2 6 - 3 0 .   [9 ]   Zh a n g   J,  Ya n g   C.   " DN A   se q u e n c e   re c o g n it io n   b a se d   o n   th e   M a rk o v   m o d e l" .   2 0 1 3   6 t h   In Co n Bi o me d   E n g   In fo rm a t ics .   2 0 1 3 ;(Bm e i): 5 3 6 - 5 4 0 .   [1 0 ]   Ha li m   A K,  Ha ru n   M H,  M o h a m e d   S ,   M a ji d   ZA ,   M a n so M A ,   Ju n id   S A M A .   " L o w   p o w e stu d y   o n   trac e   b a c k   a n d   re c o n stru c ti o n   m o d u les   f o DN se q u e n c e a li g n m e n a c c e ler a to r" .   Pro c   -   2 0 1 2   1 4 t h   In C o n M o d e S imu la ti o n ,   UKS im  2 0 1 2 .   2 0 1 2 ;( 1 ):1 1 7 - 1 2 5 .   [1 1 ]   A b d u S ,   A M ,   M a ji d   ZA ,   Ha li m   A K.  " De v e lo p m e n o f   Dn a   S e q u e n c i n g   Ac c e ler a to Ba se d   o n   S m it h   Wate r m a n   A l g o rit h m   W it h   He u risti c   Div id e   a n d   Co n q u e T e c h n iq u e   f o F p g a   Im p le m e n tatio n " .   2 0 0 8 : 9 9 4 - 9 9 6 .   [1 2 ]   A Ju n id   S A M ,   M d   T a h ir  N,  A b d   M a ji d   Z,   Oth m a n   Z,   M o h d   S h a ri ff   KK .   " R e d u c in g   m e m o r y   c o m p lex it y   u sin g   d a ta   m in i m iza ti o n   tec h n i q u e   o n   F P G A" .   20 1 2   I n C o n C o mp u I n S c i .   2 0 1 2 : 4 3 1 - 4 3 4 .     [1 3 ]   Ra z ip   M IM ,   J u n i d   S A M   A l,   Ha li m   A K,  M a ji d   ZA .   " S e q u e n c e   a li g n m e n u sin g   s y sto li c   a rra y   f o a n   a c c e lera to r" .   2 0 1 4   IE EE   8 th   I n Po we r E n g   O p ti m Co n f .   2 0 1 4 ;( M a rc h ):6 6 3 - 6 6 5 .     [1 4 ]   Ju n id   S A M   A l,   T a h ir  NM,   M a ji d   ZA ,   Ha li m   A K,   S h a riff   KK M .   " Im p ro v e d   d a ta  m in i m iza ti o n   tec h n iq u e   i n   re d u c in g   m e m o r y   sp a c e   c o m p lex it y   f o DN A   lo c a a li g n m e n a c c e l e ra to a p p li c a ti o n " .   I S CAIE   2 0 1 2   -   2 0 1 2   IEE E   S y mp   Co mp u t   Ap p I n d   El e c tro n .   2 0 1 2 ; (Isc a ie):1 5 3 - 1 5 6 .     [1 5 ]   Ru c c E,   G a rc i a   C,   Bo tella  G ,   G iu sti  A   De ,   N a io u f   M ,   P riet o - M a ti a M .   " S m it h - Wate r m a n   P ro tein   S e a rc h   w it h   Op e n CL   o n   a n   F P G A" .   Pro c   -   1 4 th   IEE E   In t   Co n T r u st S e c u Priv Co mp u Co mm u n   T ru st  2 0 1 5 .   2 0 1 5 ; 3 :2 0 8 - 2 1 3 .     [1 6 ]   Ca sa le - b ru n e S ,   Be z a ti   E,   M a tt a v e ll M .   " De sig n   sp a c e   e x p lo ra ti o n   o f   d a taf lo w - b a se d   S m it h - Wate r m a n   F P G A   im p le m e n tatio n s" .   [1 7 ]   Zah id   S K,  Ha sa n   L ,   Kh a n   AA ,   U ll a h   S .   " n o v e stru c tu re   o f   th e   S m it h - W a ter m a n   A lg o rit h m   f o e ff icie n se q u e n c e   a li g n m e n t ".   2 0 1 5   3 rd   I n C o n f   Di g it   I n fo rm a ti o n ,   Ne tw o rk in g ,   W ire Co mm u n   DINW 2 0 1 5 .   2 0 1 5 :6 - 9.   [1 8 ]   Ca u sa p ru n o   G ,   Urg e se   G ,   V a c c a   M ,   G ra z ian o   M .   " P ro tei n   A li g n m e n S y sto li c   A rra y   T h ro u g h p u t   Op ti m iza ti o n " .   T v lsi .   2 0 1 5 ;2 3 (1 ): 6 8 - 7 7 .   [1 9 ]   Ju n id   S A M   A l,   Id ro M F M ,   Ra z a k   A H A ,   Os m a n   F N,  Tah ir  NM.   " P a ra ll e p r o c e ss in g   c e ll   sc o re   d e si g n   o f   li n e a g a p   p e n a lt y   s m it h - w a ter m a n   a lg o rit h m " .   Pro c   -   2 0 1 7   IEE 1 3 th   I n Co ll o q   S ig n a Pro c e ss   it Ap p CS P 2 0 1 7 2 0 1 7 ;(M a rc h ) :2 9 9 - 3 0 2 .     [2 0 ]   Ha sa n   L ,   A l - A rs  Z.   " A n   Ov e rv ie w   o f   Ha rd w a re - Ba se d   Ac c e ler a ti o n   o f   Bio lo g ica S e q u e n c e   A li g n m e n t" .   Co mp u t   Bi o A p p l .   2 0 1 1 .   h tt p :/ /cd n . in tec h o p e n . c o m /p d f s/1 8 9 9 7 /In T e c h A n _ o v e rv ie w _ o f _ h a rd w a re _ b a se d _   a c c e ler a ti o n _ o f _ b io lo g ica l_ se q u e n c e _ a li g n m e n t. p d f .   [2 1 ]   Bu sta m a m   A ,   A rd a n e s w a ri  G ,   Les tari  D.  " I m p le m e n tatio n   o f   CUD A   G P U - Ba se d   P a ra ll e Co m p u ti n g   o n   S m it h - W a ter m a n   A l g o rit h m   to   S e q u e n c e   Da tab a se   S e a rc h e s " .   2 0 1 3 ;9 7 8 - 9 7 9 .   [2 2 ]   Ch e n g   J,  G ro ss m a n   M ,   M c k e rc h e T .   P ROF ES S IONAL   CUD P ro g ra mm in g .   2 0 1 4 .   [23]   Ha sa n   L ,   K e n ti e   M ,   A l - A rs  Z .   " DO P A G P U - b a se d   p r o tein   a li g n m e n u sin g   d a tab a se   a n d   m e m o r y   a c c e s s   o p ti m iza ti o n s.  BM C   Re s No tes " .   2 0 1 1 ; 4 (1 ): 2 6 1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.