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算力賦能,打造生命科學云上新范式

來源:泰然健康網(wǎng) 時間:2026年01月15日 05:05

云端算力驅動生命科學創(chuàng)新,實現(xiàn)百萬樣本高效分析

某生命科學研究院推出的生命科學數(shù)據(jù)分析平臺,是一款基于云架構、由AI驅動的多組學在線分析平臺,以技術為根、數(shù)據(jù)為翼,為科研工作者提供全過程一站式分析服務,輕松應對組學數(shù)據(jù)繁復、分析門檻高、項目協(xié)作難等挑戰(zhàn)。該平臺全面支撐蛋白質結構預測、時空組學、單細胞與基因組數(shù)據(jù)分析等一系列前沿科研,并貫通至精準醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)化應用,覆蓋生命科學研究的多元場景,迄今已支持近千萬份樣本的高效分析。該生命科學數(shù)據(jù)分析平臺被譽為生命科學研究與健康應用領域的“超級引擎”,致力于打通科研與臨床的壁壘,釋放生命大數(shù)據(jù)價值,助力守護人類健康共同體。

在強大性能的背后,是某生命科學研究院與火山引擎的深度技術合作?;鹕揭鏋樯镄畔⒎治銎脚_提供了堅實的底層資源支撐,深度融合云端彈性算力與海量分布式存儲,可靈活適配從小樣本機制探索、到大規(guī)模批量計算等多樣化場景需求。平臺可從容應對分析高峰期上萬節(jié)點的高并發(fā)需求,保障計算任務高效穩(wěn)定運行。在存儲層面,通過智能冷熱數(shù)據(jù)分層方案,對高頻訪問數(shù)據(jù)配置高性能緩存層,而將海量冷數(shù)據(jù)自動沉降至低成本大容量存儲,在確保整體系統(tǒng)性能的同時,實現(xiàn)存儲成本降低30%以上,實現(xiàn)成本與效率的最優(yōu)平衡。

效率躍升,算力方案讓基因和蛋白質分析邁入新紀元

某生命科學研究院自主研發(fā)的 Cyclone 測序技術作為三代測序領域的核心突破,憑借超長讀長的技術優(yōu)勢,成為復雜基因組解析、結構變異檢測、甲基化直接分析等前沿研究的核心支撐。但也因單樣本原始數(shù)據(jù)量大、信號解析算法復雜,對底層算力與存儲架構提出了極致要求。

基于生命科學數(shù)據(jù)分析平臺搭建的蛋白結構預測工具,通過深度學習模型融合進化信息(MSA 多序列比對),采用 Pairformer 模塊和擴散網(wǎng)絡技術,減少了對多重序列比對的依賴,通過生成式擴散方法預測原子坐標,可精準預測蛋白質、DNA、RNA、小分子配體等生物分子的三維結構與相互作用。單月即可處理數(shù)千萬的蛋白預測徹底改變了傳統(tǒng)方法低效局面。但這種高通量、大隊列的業(yè)務模式,對底層基礎設施的算力支撐與彈性調度能力提出了嚴苛挑戰(zhàn)。常面臨序列規(guī)模大、要求短時間完成、多任務并行推進的資源波動場景,亟需強大的底層架構承接。

為此,某生命科學研究院與火山引擎及AMD深度攜手,打造 AMD 百萬核級超厚資源池 —— 不僅能高效承載多個蛋白分析任務同步調度,更實現(xiàn) 10 萬核 / 分鐘級的彈性調度效率,從算力申請到資源交付全程秒級響應,完美適配業(yè)務動態(tài)節(jié)奏。業(yè)務算力集群以百萬核級彈性算力為核心支撐,三方更在固件、內(nèi)核、虛擬化、操作系統(tǒng)層面開展全棧聯(lián)合優(yōu)化,將技術優(yōu)勢貫穿分析全流程。

突破存儲與算力桎梏,護航科研與產(chǎn)業(yè)化落地

在基因組和蛋白數(shù)據(jù)分析等大規(guī)模數(shù)據(jù)分析場景中,常面臨極致的存儲帶寬挑戰(zhàn):單項目需調度數(shù)千個計算 Pod,對核心數(shù)據(jù)文件進行并行讀取,每個 Pod 平均需 10MB/s 的讀帶寬支撐,海量并發(fā)讀寫不僅易造成存儲性能瓶頸,更可能拖慢整體分析效率,影響大型隊列研究的推進節(jié)奏。

以某生命科學研究院為代表的生命科學機構,在進行基因組重測序、蛋白質分析等業(yè)務時,面臨兩大核心挑戰(zhàn):

算力潮汐:蛋白等多組學分析任務常需并行處理數(shù)萬個樣本,瞬時需要高達十萬核級別的計算資源,對算力彈性調度要求極高。

I/O 瓶頸:大規(guī)模并行計算中,數(shù)千個計算 Pod 同時讀取核心數(shù)據(jù)文件,極易造成存儲帶寬瓶頸,拖慢整體分析效率。

解決方案與價值:某生命科學研究院選用火山引擎 AMD g3a 實例構建其核心分析平臺。

海量彈性算力:依托火山引擎百萬核級的 AMD 資源池,實現(xiàn)了每分鐘十萬核的彈性調度效率,完美適配科研任務的波峰波谷。

高性能緩存:利用 AMD 實例卓越的 CPU 內(nèi)存緩存能力,將高頻訪問的核心數(shù)據(jù)緩存至內(nèi)存中,大幅減少了對后端存儲的重復讀取,從根源上緩解了 I/O 帶寬壓力,保障數(shù)千計算 Pod 高效協(xié)同。

這一技術優(yōu)化不僅讓性能完美適配大規(guī)模并行計算需求,保障數(shù)千 Pod 高效協(xié)同、無卡頓推進分析,更讓某生命科學研究院測序服務的核心優(yōu)勢充分釋放:憑借超低重復率、高精準變異檢測能力與優(yōu)異的罕見突變檢出表現(xiàn),搭配極低樣本錯誤分配,靈活適配 FFPE、單細胞、血液等多種樣本類型,建庫測序成功率保持高位。最終,通過算力支撐與測序技術的深度協(xié)同,為醫(yī)學科研提供更高效、穩(wěn)定、精準的全流程支撐,助力科研工作者更快突破技術瓶頸、產(chǎn)出核心成果。

最終,基于 AMD 實例的強大算力支撐,某生命科學研究院的生物信息分析平臺得以充分釋放其技術優(yōu)勢,為醫(yī)學科研提供了更高效、穩(wěn)定、精準的全流程支撐。返回搜狐,查看更多

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