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生物计算成新热点 赛灵思Alveo受青睐

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2021年5月10日,首届《中国生物计算大会暨数字医学创新峰会》举行,围绕“如何定义生物计算”来自百度、百图生科、生命医疗大公司以及产业链上的企业进行了分享。这预示着,生物计算作为跨界融合和与人类命运息息相关的技术产业,正在成为科技产业的一个新热点、新风口,“生物计算= 新数据*新算法”成为大会公认的观点。

生物计算的快速发展给数据中心带来的新挑战。由于数据大爆炸,特别是大量的非结构化数据的产生,应用场景的不同,工作负载的不同,带来了对加速需求也各不相同,数据中心正在经历一次技术转型。数据中心从以CPU为中心转向定制的分布式计算,同时多种不同的应用、不同的工作负载及相应的算法更新迭代很快,远远超出芯片的发展速度,现有芯片架构无法满足上述更新迭代的速度与需求。

为了更好地解决目前数据中心的挑战,赛灵思推出了自适应加速平台——Alveo,能够在三个方面满足数据中心不同应用的要求。一是得益于DSA ( Domain Specific Architecture)专用架构的使用,Alveo具有高性能、高吞吐量和超低延时的特性。二是自适应能力,能够满足不断变化的工作负载。三是Alveo集成存储和网络控制器,不仅仅能够加速计算,同时还能加速存储、网络,通过单卡满足客户多样化要求。这美国的基因测序公司illumina,用CPU做基因测序要30个小时,而基于FPGA的解决方案则只要20分钟,实现了90倍的性能提升。

据赛灵思数据中心加速系统架构师傅垚的介绍,赛灵思FPGA及自适应计算加速平台Alveo适合用于基因组学分析、图形数据库、医疗影像的处理分析,以及基于视频影像监控类型的应用。“应用落地方面,以人和未来的基因测序分析项目为例,如果是用CPU来做的话,基本上24小时没有办法完成一个样本的处理;用GPU来做,用8张英伟达的V100加速卡,可以完成32个样本的处理;同样的样本处理,用Alvoe加速卡在基本标准的服务器上,单张Alveo加速卡就可以实现超过46个样本的处理。” 傅垚说。

人和未来的首席医学官王益民表示,“围绕加速这一需求我们一直在寻找一些可能的解决方案,经过很长时间的对比,我们最终选定了赛灵思高性能的FPGA作为我们硬件。因为这样的平台有很多非常现实的优势,除了性能,还有其特有的软硬件全部可重新编程的优势等。”

除了基因测序,来自雪湖科技的生命科学计算首席科学家盛楠表示,“药物研发最重要的两点就是药效和安全性,从整个药物发现和新药研发流程中,计算占的比重还是比较大的。特别是在中间:靶点发现,化合物发现,以及先导化合物优化方面。”据悉,雪湖科技基于赛灵思 Alveo 加速卡的分子动力学专用计算的性能优异,对于百万原子体系100纳秒的模拟,只需要8小时就可以完成。

责任编辑:李佳师


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