算力賦能，打造生命科學(xué)云上新范式

云端算力驅(qū)動(dòng)生命科學(xué)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)樣本高效分析

某生命科學(xué)研究院推出的生命科學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，是一款基于云架構(gòu)、由AI驅(qū)動(dòng)的多組學(xué)在線分析平臺(tái)，以技術(shù)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(wù)，輕松應(yīng)對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)繁復(fù)、分析門檻高、項(xiàng)目協(xié)作難等挑戰(zhàn)。該平臺(tái)全面支撐蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、時(shí)空組學(xué)、單細(xì)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(zhǔn)醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，覆蓋生命科學(xué)研究的多元場(chǎng)景，迄今已支持近千萬(wàn)份樣本的高效分析。該生命科學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)被譽(yù)為生命科學(xué)研究與健康應(yīng)用領(lǐng)域的“超級(jí)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(jià)值，助力守護(hù)人類健康共同體。

在強(qiáng)大性能的背后，是某生命科學(xué)研究院與火山引擎的深度技術(shù)合作�；鹕揭�擎為生物信息分析平臺(tái)提供了堅(jiān)實(shí)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(chǔ)，可靈活適配從小樣本機(jī)制探索、到大規(guī)模批量計(jì)算等多樣化場(chǎng)景需求。平臺(tái)可從容應(yīng)對(duì)分析高峰期上萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的高并發(fā)需求，保障計(jì)算任務(wù)高效穩(wěn)定運(yùn)行。在存儲(chǔ)層面，通過智能冷熱數(shù)據(jù)分層方案，對(duì)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(dòng)沉降至低成本大容量存儲(chǔ)，在確保整體系統(tǒng)性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)成本降低30%以上，實(shí)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(zhì)分析邁入新紀(jì)元

某生命科學(xué)研究院自主研發(fā)的 Cyclone 測(cè)序技術(shù)作為三代測(cè)序領(lǐng)域的核心突破，憑借超長(zhǎng)讀長(zhǎng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，成為復(fù)雜基因組解析、結(jié)構(gòu)變異檢測(cè)、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(hào)解析算法復(fù)雜，對(duì)底層算力與存儲(chǔ)架構(gòu)提出了極致要求。

基于生命科學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭建的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具，通過深度學(xué)習(xí)模型融合進(jìn)化信息（MSA 多序列比對(duì)），采用      Pairformer 模塊和擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，減少了對(duì)多重序列比對(duì)的依賴，通過生成式擴(kuò)散方法預(yù)測(cè)原子坐標(biāo)，可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)、DNA、RNA、小分子配體等生物分子的三維結(jié)構(gòu)與相互作用。單月即可處理數(shù)千萬(wàn)的蛋白預(yù)測(cè)，徹底改變了傳統(tǒng)方法低效局面。但這種高通量、大隊(duì)列的業(yè)務(wù)模式，對(duì)底層基礎(chǔ)設(shè)施的算力支撐與彈性調(diào)度能力提出了嚴(yán)苛挑戰(zhàn)。常面臨序列規(guī)模大、要求短時(shí)間完成、多任務(wù)并行推進(jìn)的資源波動(dòng)場(chǎng)景，亟需強(qiáng)大的底層架構(gòu)承接。

為此，某生命科學(xué)研究院與火山引擎及AMD深度攜手，打造 AMD 百萬(wàn)核級(jí)超厚資源池 —— 不僅能高效承載多個(gè)蛋白分析任務(wù)同步調(diào)度，更實(shí)現(xiàn) 10 萬(wàn)核 / 分鐘級(jí)的彈性調(diào)度效率，從算力申請(qǐng)到資源交付全程秒級(jí)響應(yīng)，完美適配業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)節(jié)奏。業(yè)務(wù)算力集群以百萬(wàn)核級(jí)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(shù)優(yōu)勢(shì)貫穿分析全流程。

突破存儲(chǔ)與算力桎梏，護(hù)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(chǎng)景中，常面臨極致的存儲(chǔ)帶寬挑戰(zhàn)：?jiǎn)雾?xiàng)目需調(diào)度數(shù)千個(gè)計(jì)算 Pod，對(duì)核心數(shù)據(jù)文件進(jìn)行并行讀取，每個(gè) 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(chǔ)性能瓶頸，更可能拖慢整體分析效率，影響大型隊(duì)列研究的推進(jìn)節(jié)奏。

以某生命科學(xué)研究院為代表的生命科學(xué)機(jī)構(gòu)，在進(jìn)行基因組重測(cè)序、蛋白質(zhì)分析等業(yè)務(wù)時(shí)，面臨兩大核心挑戰(zhàn)：

算力潮汐：蛋白等多組學(xué)分析任務(wù)常需并行處理數(shù)萬(wàn)個(gè)樣本，瞬時(shí)需要高達(dá)十萬(wàn)核級(jí)別的計(jì)算資源，對(duì)算力彈性調(diào)度要求極高。

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

解決方案與價(jià)值：某生命科學(xué)研究院選用火山引擎 AMD g3a 實(shí)例構(gòu)建其核心分析平臺(tái)。

海量彈性算力：依托火山引擎百萬(wàn)核級(jí)的 AMD 資源池，實(shí)現(xiàn)了每分鐘十萬(wàn)核的彈性調(diào)度效率，完美適配科研任務(wù)的波峰波谷。

高性能緩存：利用 AMD 實(shí)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(duì)后端存儲(chǔ)的重復(fù)讀取，從根源上緩解了 I/O 帶寬壓力，保障數(shù)千計(jì)算 Pod 高效協(xié)同。

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

最終，基于 AMD 實(shí)例的強(qiáng)大算力支撐，某生命科學(xué)研究院的生物信息分析平臺(tái)得以充分釋放其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為醫(yī)學(xué)科研提供了更高效、穩(wěn)定、精準(zhǔn)的全流程支撐。