云端算力驅(qū)動生命科學(xué)創(chuàng)新，實現(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，是一款基于云架構(gòu)、由AI驅(qū)動的多組學(xué)在線分析平臺，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)對組學(xué)數(shù)據(jù)繁復(fù)、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(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、時空組學(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)研究的多元場景，迄今已支持近千萬份樣本的高效分析。該生命科學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺被譽為生命科學(xué)研究與健康應(yīng)用領(lǐng)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(hù)人類健康共同體。

在強大性能的背后，是某生命科學(xué)研究院與火山引擎的深度技術(shù)合作。火山引擎為生物信息分析平臺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(yīng)對分析高峰期上萬節(jié)點的高并發(fā)需求，保障計算任務(wù)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(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 測序技術(shù)作為三代測序領(lǐng)域的核心突破，憑借超長讀長的技術(shù)優(yōu)勢，成為復(fù)雜基因組解析、結(jié)構(gòu)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(fù)雜，對底層算力與存儲架構(gòu)提出了極致要求。

基于生命科學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺搭建的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測工具，通過深度學(xué)習(xí)模型融合進(jìn)化信息（MSA 多序列比對），采用 Pairformer 模塊和擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，減少了對多重序列比對的依賴，通過生成式擴(kuò)散方法預(yù)測原子坐標(biāo)，可精準(zhǔn)預(yù)測蛋白質(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)千萬的蛋白預(yù)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(wù)模式，對底層基礎(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、要求短時間完成、多任務(wù)并行推進(jìn)的資源波動場景，亟需強大的底層架構(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 百萬核級超厚資源池 —— 不僅能高效承載多個蛋白分析任務(wù)同步調(diào)度，更實現(xiàn) 10 萬核 / 分鐘級的彈性調(diào)度效率，從算力申請到資源交付全程秒級響應(yīng)，完美適配業(yè)務(wù)動態(tài)節(jié)奏。業(yè)務(wù)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(shù)優(yōu)勢貫穿分析全流程。

突破存儲與算力桎梏，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)分析場景中，常面臨極致的存儲帶寬挑戰(zhàn)：單項目需調(diào)度數(shù)千個計算 Pod，對核心數(shù)據(jù)文件進(jìn)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(jìn)節(jié)奏。

以某生命科學(xué)研究院為代表的生命科學(xué)機構(gòu)，在進(jìn)行基因組重測序、蛋白質(zhì)分析等業(yè)務(wù)時，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)萬個樣本，瞬時需要高達(dá)十萬核級別的計算資源，對算力彈性調(diào)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(xué)研究院選用火山引擎 AMD g3a 實例構(gòu)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(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(fù)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(shù)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(jìn)分析，更讓某生命科學(xué)研究院測序服務(wù)的核心優(yōu)勢充分釋放：憑借超低重復(fù)率、高精準(zhǔn)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(xì)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(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 實例的強大算力支撐，某生命科學(xué)研究院的生物信息分析平臺得以充分釋放其技術(shù)優(yōu)勢，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。

審核編輯 黃宇