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賽靈思Alveo助力生命科學和醫療應用加速創新

2021-07-06
來源:與非網

  今年的5月10日,首屆《中國生物計算大會暨數字醫學創新峰會》圍繞“如何定義生物計算”這一主題展開,來自百度、百圖生科、生命醫療大公司以及產業鏈上的合作伙伴都進行了分享。此次大會表明,生物計算作為跨界融合和與人類命運息息相關的技術產業,正在成為科技業的一個新熱點,“生物計算 = 新數據 *新算法”成為大會公認的觀點。

  生物計算賽道下的數據中心正在面臨怎樣的挑戰?

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  圖 | 面向數據中心的靈活應變加速器

  由于數據大爆炸,特別是大量的非結構化數據的產生,應用場景的不同,工作負載的不同,帶來了對加速需求也各不相同,數據中心正在經歷一次技術轉型,從以CPU為中心轉向定制的分布式計算,同時多種不同的應用、不同的工作負載及相應的算法更新迭代很快,遠遠超出芯片的發展速度,現有芯片架構無法滿足上述更新迭代的速度與需求。

  什么樣的芯片架構才能解決硬件拖后腿的現狀呢?

  賽靈思大中華區數據中心業務銷售總監鐘屹表示,“當一種加速卡可以適配從云到端各種不同的工作負載,比如數據庫、視頻和金融,集成存儲和網絡的控制器,擁有強大的集成度,同時性能和能耗比在運營和成本上,能給客戶帶來前所未有的價值的時候,這款產品就能滿足當下市場的需求。”

  “以賽靈思為例,我們的自適應加速平臺——Alveo卡,就可以在三個方面很好的滿足數據中心不同應用的要求。第一個,得益于DSA ( Domain Specific Architecture)專用架構的使用,Alveo具有高性能、高吞吐量和超低延時的特性。第二個,自適應能力,可以滿足不斷變化的工作負載。第三個,Alveo卡集成存儲和網絡控制器,在加速方面,不僅僅能夠加速計算,同時還能加速存儲、網絡,通過單卡滿足客戶多樣化要求。”

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  圖 | AI加速器橫評

  “上圖展示了賽靈思自適應加速平臺給客戶帶來的性能在不同應用上的一個對比,以illumina為例,這是美國的一家做基因測序的公司,我們可以看到,用CPU做基因測序要30個小時,而基于FPGA的解決方案則只要20分鐘,有90倍的性能提升。” 鐘屹補充道。

  Alveo適用于“生物計算”中的哪些應用領域?

  根據賽靈思數據中心加速系統架構師傅垚的介紹,賽靈思FPGA及自適應計算加速平臺Alveo適合用于基因組學分析、圖形數據庫、醫療影像的處理分析,以及基于視頻影像監控類型的應用。

  傅垚強調,“賽靈思的Alveo加速平臺,最大的一個特點就是它能夠加速的計算類型理論上是不受限制的,不像GPU對于浮點的高密度的矩陣或者是矢量運算比較強,但其他的就會有限制,或者CPU基本上能做的事情比較多,但是他的性能也是有限的。”

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  圖 | 第二代基因測序流程

  他舉例道,“以第二代基因測序為例,基本流程就是基因短序列測序、序列對比拼接、預處理、變體識別以及解碼/注釋。在序列對比拼接過程中,主要是一些字符串模式的比對,像GPU就很難做很高效的處理,但FPGA針對這種字符串模式的加速效果很好。此外,在變體識別過程中,會引用到很多統計算法之類的技術,Alveo搭載了高性能的DSP,可以滿足高密度的計算需求。最后,在做生物醫學分析時,會有很大的數據庫的處理或者是自然語言處理的一些工作量,Alveo的加速能力也不錯。”

  “應用落地方面,以人和未來的基因測序分析項目為例,如果是用CPU來做的話,基本上24小時沒有辦法完成一個樣本的處理;用GPU來做,用8張英偉達的V100加速卡,可以完成32個樣本的處理;但是同樣的樣本處理,我們用Alvoe加速卡在基本標準的服務器上,單張Alveo加速卡就可以實現超過46個樣本的處理。”

  “生物計算”落地者有話說

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  圖 | 人和未來基因順序分析框圖

  針對傅垚的描述,來自人和未來的首席醫學官王益民表示,“圍繞加速這一需求我們一直在尋找一些可能的解決方案,經過很長時間的對比,我們最終選定了賽靈思高性能的FPGA作為我們硬件。因為這樣的平臺有很多非常現實的優勢,除了性能,還有其特有的軟硬件全部可重新編程的優勢等。基于這個平臺我們開發了圍繞大數據基因組這樣的存儲傳輸計算,以及后續的解讀大數據基因組相關的分析方案和平臺,從而使得我們快速推出了基因組分析平臺,并已經在科研和臨床等各個領域開始部署和應用。”

  “在加速效果方面,經過FPGA的加速,我們把原先大概需要30-40小時的分析時間,壓縮到了短短的20分鐘以內。” 王益民如是說。

  除了基因測序,來自雪湖科技的生命科學計算首席科學家盛楠表示,“藥物研發最重要的兩點就是藥效和安全性,從整個藥物發現和新藥研發流程中,計算占的比重還是比較大的。特別是在中間:靶點發現,化合物發現,以及先導化合物優化方面。”

  “以常見的抗流感病毒藥物——奧司他韋為例,從研發到上市只用了7年時間,這款藥物就是通過計算機輔助藥物設計算出來的。首先獲取靶點蛋白的三維結構,并數字建模,然后通過計算機計算與靶點結構匹配的藥物分子。類似給鎖建立數字模型,配鑰匙。這樣做的好處是能夠大幅提高研發成功率,但數據量增加了數百萬倍。”

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  圖 | 新冠病毒表面刺突蛋白的動態結構變化模擬耗時

  “此外,分子動力學計算消耗算力也是非常巨大,例如對新冠病毒表面一個刺突蛋白的動態結構變化,需要對100萬個原子之間的相互作用計算10億次。要完成這一模擬,一臺傳統CPU服務器需耗時8年。因此,往往需要大型超級計算機才能承擔。美國DEShaw研制了分子動力學專用超算ANTON2,搭載了分子動力學專用計算架構的ASIC,對于剛才提到的百萬原子體系,每天能夠計算9.5微秒的運動軌跡。這臺機器服務于Relay醫藥,為Relay醫藥提供算力支持,基于蛋白動態行為研發抗癌新藥。在新冠疫情爆發之后,這臺機器快速反應,公開了大量新冠病毒的分子動力學計算數據。”

  據悉,雪湖科技基于賽靈思 Alveo 加速卡的分子動力學專用計算的性能優異,對于百萬原子體系100納秒的模擬,只需要8小時就可以完成。

  結語

  目前人類與疾病的斗爭已經進入到算力的時代,需要更強算力與這些病毒,比如說新冠病毒進行抗爭。




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