简介： 摘要：本文将从生命科学行业现状机器对算力的巨大需求开始，展示该行业目前在基础设施层面临的需求与痛点，解答为什么云上高性能计算将大大有助于生命软件测试科学企业的快速发展。
文 | 阿里云弹性高性能计算团队
生命科学行业正迎来发展的黄金时期。医学的发展和人们对健康的追求，正软件技术快速转换为生命科学整个产业链发展的新动能，高性能计算HPC在生命科学研究中扮演着十分重性能优化要的角汽车性能优化色。同时，随着生saas销售工作内容是什么命科学行业的快速发展，我们可以看到，行业的上云已经成为手机性能优化了势不可挡的趋势。
得益于云的弹性与便捷，一个架构图行业对云计算的急切需求往往与其快速发展分不开，传统IT的备货、交付、部署的长流程决定了它无算法导论法满足快速生长的行业猛增的IT需求。
本文将从生命科学行业现状机器对算力的巨大需求开始，展示该行业目前在基础设施层面面临何种需求与痛点，性能优化解答为什么云上高性能计算将大大有助于生命软件技术科学企业的快速发展。
一、生命科学对算力的需求：规模大、高性能、类型丰富
目前，生命科学行业最主要的两个场景，软件工程专业分别是计算机辅助药物设计和基因测软件开发序。
1、计算机辅助药物研发
21世纪以前端性能优化来，由于疾病复杂程度的不断提升，可成架构图怎么制作药靶点逐渐减少，新药研发的难度和成本明显增加，同时全球新药研saas怎么读发成功率呈明显下降趋势。创新药物研发是药企构软件建核心竞争力和持续发展的关键，而药物研发是一项高投入、高技术、高风险、长周期的系统工程。药企开始寻求AI、大数据等计算机技术辅助药物研发。
药物研发全流程
新药的诞生通常需要经历药物发现、临床前研究、临床试验和审批等阶段后，最终才可以获批上市。在靶点发现、化合物合成等药物发现阶段，以及化合物筛选等临床算法的五个特性前研究阶段，往往需要借助高性能计算强大的计算能力才能加速研发过程辅助药物设saas产品是什么意思啊计。
在靶点发现环节进行蛋白质结构预测时，既有软件工程师基于分子动力学和平面波等进行预js性能优化测的方案，也有基于AI for Science的解决方案。
前者是高性能计算HPC典型的saas行业是什么应用场景，有VASP、Gromacs等成熟软软件库件的解决方案，通过计算得到模拟结果。该方案中，模拟问题规模与计算资源数量成正比。
与此同时，业界也逐渐涌现出AlphaFold2等解决方案，通过利用AI技术建架构师证书立蛋白质序列和结构的关系，不断学习已知序列和结构进而对蛋白质结构进行预算法导论测。在强大的算法与算力的支持下，DeepMind将运算时间从数月缩短至数小时。随着网络模型参数规模的增加，对算力的要求也越来越高。
蛋白质三维结构AI预测
同样地，在虚拟化合物筛选时，药企通常需要对数百万级别的分子和蛋白结构做对接。每个配体分子都需要计算saas资源来获取对接分数，从而筛选出可用于实验验证活性的分子，面对海量的配体分子库，是需要庞大算力支撑分子和软件开发蛋白结构的对接工作。显然，性能优化的方法单机的算架构师力是很难胜任这样大规模的虚拟筛选任务，因此使用高性能计算HPC集群进行大规模虚拟筛选任务就至关重要。
先导化合物发现流程
在靶点发现、化合物手机性能优化筛选和化合物合成等流程中，不同的计算模式、参数和软件，对计算资源的要求往品悟性能优化往也是不同的。尤其随着AI的引入saas什么意思，对多资源的多样性配置提出更高的要求。
2、基因测序
基因测序的业务流程主要包括样本上机（测序仪）、测序文件生成、基因序列比对及结果分析saas什么意思（计算机），并将结果数据及报告交付至各科研医疗机构。其中，基因序软件技术专业列比对及分析环节极为耗架构图怎么制作时，涉及大量的生信领域专业软件，计算法是指什么算资源的算力性能及方案优化对生信研发效率起着至关重要的作用。
对于基因saas产品是什么意思啊测序典型的WGS（人类全基因组测序）流程，由于涉及文库索引构建、reads比对、排序、去重、BQSR校正以及Caller等环节，方法多样、流程繁复，且不同步骤对应BWA、GATK等不同的软件及参数软件商店下载，不同的生信软件可能又对应不同的并发能力及性能，不同的筛选任务对计算资源的多样性和规模都是不同的，不仅需SaaS要弹性的计算资源，还需要具有多样的实例配置。
二代基因测序WGS测序流程
二、生命科学在基础设施层面临的痛点与挑战
原来大部分的生命科学企业都是采取自己在线下自建IDC机房的方式。总体来说，生saas命科学企业的IT基础设施主要面临资源规模固定、建设周期长和硬件资源运维成本高三大问题，具体表现如下：
1、架构图资源固定saas系统是什么，无法满足业务增长和资源多样性需求
1.算法的五个特性1 算力规模固定，影响业务增长速度
企业在建设传统IDC之初，资源规模往往是明确规划的，因此整个集群的任务吞吐量是固定的。对于具有周期性的新药研发及测序业务来说，不同的研发周期和研发任务对资源的需求是不一样的，所以通常就会发生：在高峰期出现任电脑性能优化务因等待资源而排队的现象，低谷期又出现资源闲置的问题，这就需电脑性能优化要有弹性的计算资源来处理业务。
1.2 资源算法导论配置固定，无法满足资源多样性需求
本地IDC机房的计算资源由手机性能优化于是前期规划好的，其资源的配置是限定的，则会导致saas系统是什么传统测序方式经常以相同的资源去完成不同测序步骤的执行，无法灵活变配，导致了大量的计算资源浪费。然而如前所述，其所需要的计算资源是灵活多边的。
1.3 存储容量固定，无法满足用户不断增长的存储需求
对于不断增SaaS长的存储规模，生信企业面对极大的线电脑性能优化下存储设备运维和存储设备采购成本压力，如何能够获得高效、安全、稳定、高性价比及可持续的存储解决方案，架构师也是生命科学企业面临的一大难题。
以蛋白质结构研究为例，一般有X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜三种方法来测定蛋手机性能优化白质结构。以冷冻电镜为例，单软件商店个样本的saas提供的是什么服务电镜数据一般是10TB级别，企业本地的数据量都是PB级。与此软件商店同时，生物信息科研数据包含大量的参考文库数据、样本数据及中间数据文件。其中，单个人类全基因组测序的全流程数据就达1TB大小，由于生信数据的周期性及特殊性，通常的生信企业本地数据的存储量都达到PB级别。
2、建设周期长，影响业务增长
2.1 交付周期长，无法满足用户即开即用的时效需求
传统IDC建设，一般需要经历有立项、招投标、采购和交付等流程，往往需要数月甚至长达电脑性能优化一年的建设周期。在立项环节需要对后续业务软件工程专业规模进行评估、明确资源建前端性能优化设方案，这对saas怎么读于发展较快的业务来说，如此长时间的建设周期软件工程将成为发展较快的业务的瓶颈。
2.2 硬件资源选页面性能优化型迭代慢，无法满足用户不断升级的资源需求
在传统IDC建设中，企业往往很难快速页面性能优化地获取最新架构的硬件资源，而这些资源往往可以给业务带来可观的加速。
例如，相较于Voltajs性能优化架构，英伟达A100架构的单精训练最高可以提供20倍的加速，这对于借助AI技术来加速的蛋白质结构预测来说，是软件开发一个极大的助力。
而对于WGS测序，基于GPU或FPGA的saas智能营销云平台异构加速方案研发也存在着大量的选型及验证过程。在线下IDC建设中，不仅需要考虑CPU软件技术专业/GPsaas产品是什么意思啊U/FPGA等产品的发布时间，选择合适的硬汽车性能优化件规格，还需要评估业务架构的发展，这将是生命科学各类企业在建设资源时面临的巨大挑战。
3 运维成本saas智能营销云平台高
线下IDC机房的运维工作也需要较大的人力投入。除了集群计算资源的管理、计算任务的调度、用户权限管理之外，计算资源本身的稳定性，尤其是硬件故障对业务进度将会产生严重影算法的空间复杂度是指响。如果任务在计算过程中因宕机而终止，在没有checkpoint的情SaaS况下只能重新计算。此外，线下存性能优化储也需要考虑容灾，避免因硬件故障导致的数据丢失。所以，计算资源的管理、资源稳定性、数据容灾等工作都需要专门的运维团队来负责，无形中又增加了成本。
当前，因为传统IDC提供的基础设施存在资源限制、架构是什么意思交付周期长、资源无弹性、硬件资源迭代升级慢算法分析的目的是、运维成本高等问题，越来越多的生命科学企业转向更具弹性、稳定、高性价比的云上高性能计算解决方案，以加快业务的创新发展。
三、阿里云EHPC生命科学系列解决方案
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（2） 弹性伸缩，降本增效：阿里云弹性saas产品是什么意思啊高性能计算E-HPC平台可动态创建/删算法分析的目的是除计算节点，灵活配置伸缩策略，按实软件际负载弹性计费，抢占式实例价格最低至1折，降低客户使用成本，提高作业质量及速度；
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阿里云高性能计算目前已经汽车性能优化广泛应用于工业仿真（CAD/CAE）、芯片设计（EDA）、生物医SaaS药材料、能源勘探与公共服务等多个行业。
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生命医学企业圣庭医疗通过上云优化了传统IDC集群的数据可靠性、运维成本及效率问题，基因比对与分析效率提升了70%。阿里云高性能计算团队还通过结合Slurm业务工作流dependency与自动伸缩的结合，减少了无效的计算资源浪费，有效降低了使用成本。
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