Vezető: Fehér Béla

A tudományos kutatásokban hagyományosan a fizikai és anyagtudományi területhez kapcsolódó modellezések és szimulációk jelentették a legnagyobb számításigényű feladatokat. Napjainkban, sok esetben a biokémiai, bioinformatikai kutatások a legnagyobb felhasználói a nagyteljesítményű számításokat biztosító grid hálózatoknak, cloud szolgáltatásoknak vagy szuperszámítógép központoknak. Az újonnan felmerülő elemzési problémák azonban gyakran speciális, dedikált eszközökkel sokkal hatékonyabban oldhatók meg, mint általános célú nagygépes rendszerekkel. A hagyományosan megjelenítési célokra fejlesztett, extrém párhuzamosságot és feldolgozó képességet biztosító GPU-k vagy a feladatok elvégzését dedikált, problémaorientált hardver műveletvégzőkkel realizáló FPGA-k sok esetben több nagyságrenddel gyorsabb végrehajtást tesznek lehetővé. Az ilyen FPGA hardver megoldások előnye a hagyományos Neumann típusú számítógépekkel szemben az, hogy nincs utasítás elővétel, dekódolás, továbbá a feldolgozóegység(ek) és a memória(ák) közötti adatelérés jobban párhuzamosítható. Egyedi adatformátum és műveletvégzés alakítható ki, ez pl. a bioinformatikai területen fontos génszekvencia illesztési feladatoknál, vagy gyógyszerkutatási feladatokban molekula adatbázisokban történő kereséseknél jelentős előnyt eredményez.