HMMの対数型アルゴリズムのFPGA上へのマッピング

概要

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与えられた問題に応じて最適なハードウエアアーキテクチャに再構成可能なフレキシブルなコンピュータは、従来のノイマン型コンピュータの持つ汎用性と専用ハードウエアの持つ高速性を併せ持つものとして期待される。本研究は、このような適応型再構成可能コンピュータの有効性を具体的に示すのが目的である.そのため、現在入手可能な再構成可能デバイスであるFPGA(Field Programmable Gate Array)上にある程度複雑なアプリケーションをマッピングし、その速度を評価した。ここで取り上げたアプリケーションは蛋白質モチーフ抽出に用いるHMM(Hidden Markov Model)の識別アルゴリズムである。従来HMMのFPGA上へのマッピングでは、簡略化されたアルゴリズムであるViterbiアルゴリズムが取り上げられてきた。これは音声認識ではよく用いられているものであるが、蛋白質モチーフ抽出の場合これは使えず、完全なフォーワードアルゴリズムを計算しなければならない。フォーワードアルゴリズムをマッピングしたのは本研究が最初である。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04