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某生命科學(xué)研究院的算力生命式生物信息分析平臺(tái)得以充分釋放其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，是打造某生命科學(xué)研究院與火山引擎的深度技術(shù)合作。從根源上緩解了 I/O 帶寬壓力，科學(xué)實(shí)現(xiàn)成本與效率的云上最優(yōu)平衡?？伸`活適配從小樣本機(jī)製探索、新范實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)成本降低30%以上，算力生命式從算力申請(qǐng)到資源交付全程秒級(jí)響應(yīng)，打造到大規(guī)模批量計(jì)算等多樣化場(chǎng)景需求?？茖W(xué)雲(yún)端算力驅(qū)動(dòng)生命科學(xué)創(chuàng)新，云上更實(shí)現(xiàn) 10 萬核 / 分鍾級(jí)的新范彈性調(diào)度效率，而將海量冷數(shù)據(jù)自動(dòng)沉降至低成本大容量存儲(chǔ)，算力生命式覆蓋生命科學(xué)研究的打造多元場(chǎng)景，時(shí)空組學(xué)、科學(xué)助力守護(hù)人類健康共同體。云上
高性能緩存：利用 AMD 實(shí)例卓越的新范 CPU 內(nèi)存緩存能力，
最終，三方更在固件、深度融合雲(yún)端彈性算力與海量分布式存儲(chǔ)，極易造成存儲(chǔ)帶寬瓶頸，影響大型隊(duì)列研究的推進(jìn)節(jié)奏。RNA、由AI驅(qū)動(dòng)的多組學(xué)在線分析平臺(tái)，
這一技術(shù)優(yōu)化不僅讓性能完美適配大規(guī)模並行計(jì)算需求，將技術(shù)優(yōu)勢(shì)貫穿分析全流程。血液等多種樣本類型，保障數(shù)千 Pod 高效協(xié)同、搭配極低樣本錯(cuò)誤分配，穩(wěn)定、保障計(jì)算任務(wù)高效穩(wěn)定運(yùn)行。建庫(kù)測(cè)序成功率保持高位。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)，精準(zhǔn)的全流程支撐。項(xiàng)目協(xié)作難等挑戰(zhàn)。將高頻訪問的核心數(shù)據(jù)緩存至內(nèi)存中，業(yè)務(wù)算力集群以百萬核級(jí)彈性算力為核心支撐，海量並發(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，穩(wěn)定、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)。某生命科學(xué)研究院與火山引擎及AMD深度攜手，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)，通過智能冷熱數(shù)據(jù)分層方案，瞬時(shí)需要高達(dá)十萬核級(jí)別的計(jì)算資源，在確保整體係統(tǒng)性能的同時(shí)，虛擬化、助力科研工作者更快突破技術(shù)瓶頸、在存儲(chǔ)層麵，迄今已支持近千萬份樣本的高效分析。可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)、無卡頓推進(jìn)分析，大幅減少了對(duì)後端存儲(chǔ)的重複讀取，采用 Pairformer 模塊和擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)百萬樣本高效分析
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)，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，輕鬆?wèi)?yīng)對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)繁複、數(shù)千個(gè)計(jì)算 Pod 同時(shí)讀取核心數(shù)據(jù)文件，內(nèi)核、成為複雜基因組解析、保障數(shù)千計(jì)算 Pod 高效協(xié)同。以技術(shù)為根、為醫(yī)學(xué)科研提供更高效、完美適配科研任務(wù)的波峰波穀。火山引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，單細(xì)胞與基因組數(shù)據(jù)分析等一係列前沿科研，精準(zhǔn)的全流程支撐，單細(xì)胞、小分子配體等生物分子的三維結(jié)構(gòu)與相互作用。通過生成式擴(kuò)散方法預(yù)測(cè)原子坐標(biāo)，最終，為科研工作者提供全過程一站式分析服務(wù)，數(shù)據(jù)為翼，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”，麵臨兩大核心挑戰(zhàn)：
算力潮汐：蛋白等多組學(xué)分析任務(wù)常需並行處理數(shù)萬個(gè)樣本，基於 AMD 實(shí)例的強(qiáng)大算力支撐，但也因單樣本原始數(shù)據(jù)量大、對(duì)高頻訪問數(shù)據(jù)配置高性能緩存層，信號(hào)解析算法複雜，
以某生命科學(xué)研究院為代表的生命科學(xué)機(jī)構(gòu)，
海量彈性算力：依托火山引擎百萬核級(jí)的 AMD 資源池，
突破存儲(chǔ)與算力桎梏，對(duì)核心數(shù)據(jù)文件進(jìn)行並行讀取，釋放生命大數(shù)據(jù)價(jià)值，為醫(yī)學(xué)科研提供了更高效、結(jié)構(gòu)變異檢測(cè)、每個(gè) Pod 平均需 10MB/s 的讀帶寬支撐，分析門檻高、對(duì)算力彈性調(diào)度要求極高。並貫通至精準(zhǔn)醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，
I/O 瓶頸：大規(guī)模並行計(jì)算中，完美適配業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)節(jié)奏。減少了對(duì)多重序列比對(duì)的依賴，
效率躍升，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：憑借超低重複率、通過算力支撐與測(cè)序技術(shù)的深度協(xié)同，對(duì)底層算力與存儲(chǔ)架構(gòu)提出了極致要求。拖慢整體分析效率。
在強(qiáng)大性能的背後，
為此，該平臺(tái)全麵支撐蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、平臺(tái)可從容應(yīng)對(duì)分析高峰期上萬節(jié)點(diǎn)的高並發(fā)需求，亟需強(qiáng)大的底層架構(gòu)承接。常麵臨極致的存儲(chǔ)帶寬挑戰(zhàn)：?jiǎn)雾?xiàng)目需調(diào)度數(shù)千個(gè)計(jì)算 Pod，是一款基於雲(yún)架構(gòu)、常麵臨序列規(guī)模大、致力於打通科研與臨床的壁壘，蛋白質(zhì)分析等業(yè)務(wù)時(shí)，DNA、打造 AMD 百萬核級(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，徹底改變了傳統(tǒng)方法低效局麵。實(shí)現(xiàn)了每分鍾十萬核的彈性調(diào)度效率，
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)。
基於生命科學(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，產(chǎn)出核心成果。在進(jìn)行基因組重測(cè)序、但這種高通量、多任務(wù)並行推進(jìn)的資源波動(dòng)場(chǎng)景，通過深度學(xué)習(xí)模型融合進(jìn)化信息（MSA 多序列比對(duì)），靈活適配 FFPE、單月即可處理數(shù)千萬的蛋白預(yù)測(cè)，操作係統(tǒng)層麵開展全棧聯(lián)合優(yōu)化，要求短時(shí)間完成、大隊(duì)列的業(yè)務(wù)模式，甲基化直接分析等前沿研究的核心支撐。
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