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HPC创新是基因测序普惠万众的捷径【永利国际开

发布时间:2019-07-26 19:12编辑:永利国际官网浏览(166)

    在采访中,诺禾致源高级副总裁吴俊表示,作为一家开展基因测序服务和研究的公司,从测序仪产生的海量数据处理,到最终结果的分析判定,都需要强大的数据处理能力。

    吴俊在采访时表示,在不考虑成本、投入巨量算力的前提下,现在基因测序的后期数据处理周期可以从2.5天缩短到20分钟,所以诺禾致源对HPC的算力提升有殷切的期待,尤其是当E级计算实现之后,软件不断会针对GPU加速和多核调优,那么做一次基因测序后期比对的时间缩短到一个小时内是可以期待的。

    其中,哈佛大学通过联想ThinkSystem SD650构筑了坚实的计算节点,同时也在北美第一个安装使用了联想的“海神”水冷技术,降低了45%的能耗;而多伦多大学部署了包含1500个节点的联想ThinkSystem SD530集群,并在支持自适应路由的Dragonfly 拓扑结构中与Mellanox InfiniBand EDR交换机实现了互联。

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    对此,联想数据中心业务集团全球高性能计算与人工智能技术高级总监Scott Tease认为,联想HPC之所以跃居全球第一,背后的关键原因包括三个方面:始终坚持技术创新;深入洞察客户需求;以及不断的推动HPC的普惠化,释放HPC带来的新红利。

    答案就是抓住了“异构并行计算”的机会。其中,GPU、FPGA和APU功不可没,从百万亿次,千万亿次,都是靠这样的一个技术。

    原标题:基因探秘:HPC创新是基因测序普惠万众的捷径

    其次,在行业融合上,联想目前也正在为科研、教育、航天、气象、汽车、石油石化、生命科学等多个领域提供领先成熟的解决方案,为解决人类面临的各类挑战贡献出巨大的力量。

    其中,轻型AI在消费级产品领域应用比较快,更加容易被人们所熟悉,例如AI手机,如摄影模式的智能判断和选择等

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    与此同时,HPC经过一代又一代的不断进化和迭代,特别是随着人工智能应用的快速崛起,更使得HPC不仅在科学计算领域的贡献日益突出,同时也被人们广泛应用于自然语言、图像识别、自动驾驶等人工智能的新领域。

    谈到AI,GPU是一个绕不开的话题。

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    可以说,HPC和人工智能有着天然的联系,HPC不仅可以加速人工智能的快速发展,同时随着人工智能的不断成熟,又反过来促进HPC系统更好的部署和应用,因此二者之间是相互促进、相互融合的关系。

    说到AI,很容易和人脸识别、语音识别、步态识别等具体技术联系在一起。

    著名未来学家库兹韦尔在《奇点临近》中,预言在2045年随着基因、纳米和机器人三大技术实现革命性突破,技术力量会以指数规律快速发展,人类亘古追求的“永生”将有望变为现实,而基因技术则是这一切的基础之一。

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    吴俊表示,现有基因测序分析软件并不适用于GPU。但在AI助力方面,HPC的计算能力、数据处理能力仍然是可以信赖的基础。

    在半导体产业有著名的摩尔定律,而基因测序技术的技术更新甚至超越了半导体发展的速度。有相关统计数据显示,2007年全球基因测序市场规模仅为800万美元,而到2018年全球基因测序市场规模将有望达到117亿美元,这是典型的指数级增长实例,也是高新技术常出现的性能飞速提升、价格快速下降、用户规模几何级数增长的“螺旋加速定律”的鲜活案例。

    如今,随着大数据分析、深度学习和人工智能成为HPC的核心组件,对研究部门、政府机构和企业来说,其往往需要处理大量仿真结果或将科学与工业设备所产生的大量复杂数据输入到数值模型中,这也意味着大数据和人工智能在给HPC带来各种新机会的同时,也对计算能力提出了更高的要求。

    抱歉,联想没有说。这是小编总结的。

    第三,对计算力要求高。根据实际测试,目前基因测序所用的专用软件,用GPU来跑还不够成熟和稳定,所以对CPU的性能要求就变得更高。

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    这就是联想接地气的结果。

    第二,对内存需求量大。在后期基因序列分析时,往往会进行序列对比,这就要求要将海量数据一次性的载入到内存并加以处理,而不适宜分批导入,这就对内存有了非常严苛的容量要求。

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    SUN说:网络就是计算机。

    在过去,人类是用双脚丈量世界,但在探索太空的过程中,人类可以利用射电望远镜、HPC来探测更遥远的太空奥秘。让我们引以为傲的“神舟十一号”载人航天工程中,联想HPC提供了强大的技术保障。尤其是在轨道计算、模拟仿真、航天器设计等关键事件中,承担了大量重要的计算工作,稳定可靠的品质完美匹配“航天级”苛刻要求,大量节省了实验经费,大大缩短了计算周期,提高了航天器设计的可靠性。

    毫无疑问,人工智能已成为高性能计算市场最新的风向标。

    HPC为AI提供了计算引擎,大数据为AI提供了数据引擎;反过来,AI、大数据给HPC带来了新的业态。”这就是结论。

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    首先,在技术融合上,联想全新发布的“深腾X9000融合计算平台”,集合了AR/VR、分布式训练、人脸识别、语义识别等基本能力,支持服务器HG680X、HG690X,以及采用第二代英特尔至强可扩展处理器的SR650、SR670等产品,以强大计算能力,加速智慧金融、智慧物流、智慧供应链、智慧医疗等多个行业的创新实践。

    轻型AI的特点是针对目标硬件进行裁剪,可以通过硬件固化,如AI芯片,来实现秒级处理的效果。

    原来做一次完整的基因测序在几年前需要数万美金,但现在一套基因测序只需要一千美金左右,那么未来基因测序在价格上还有多大的让利空间?一套完整的基因测序动辄会产生数GB基本的庞大数据,在后期分析这些基因样本时需要怎样的计算力去做支撑?现在做基因检测大概要等一周甚至更长的时间,那么未来有没有可能像做血液检查一样,可以在数小时内就得到检测结果?

    联想集团高级副总裁、

    如何理解这个结论呢?

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    而在未来,联想也正以“融合计算”之力,通过加速技术、行业和生态的融合,释放HPC的新红利,这不仅是联想希望让更多企业受益于HPC普惠化带来更多价值的决心和信心的体现,也是联想HPC在新时代发展的新方向,更是其价值使命的一次新飞跃。

    简单说就是互联、网络、可靠性和功耗。

    有人曾把基因碱基链,比作破解生命密码的终极钥匙。其实现在基因检测已经不再是阳春白雪般的存在,利用基因测序技术,可以对孕妇进行无创伤的产前先天遗传缺陷检测,也可以通过检测肿瘤基因特征片段提早预防癌症,还可以通过基因技术来寻找最优的药物治疗方案。基因技术已经被公认是,有可能改变人类命运的关键技术。

    但是,随着AI在过去几年的加速发展,AI对计算能力的消耗速度,远比想象的要快得多,尤其是随着神经网络层数的增大,层间连接的增加,数据规模的不断膨胀,加上未来新的模型和新型算法的出现,让AI对计算能力的需求出现了指数级的增长,由此也对HPC未来的发展带来了新的挑战。

    HPC计算性能的提升,显然有助于服务流程的优化,快速相应需求。但是与此同时,也要根据商业模式选择合理的方案,没有办法无限制的追逐高性能。

    style="font-size: 16px;">基因测序行业再次印证“螺旋加速定律”

    联想集团副总裁黄莹

    AI就是高性能计算,这已经是产业界的共识。

    正如国防科大计算机学院院长廖湘科所言,拥抱新技术是HPC继续辉煌的必由之路,未来的智慧超算时代,必然离不开HPC、大数据与人工智能的融合创新。在峰会当天,联想发布了自主研发的AI产品家族,其中包括专为HPC和AI优化的全新人工智能服务器ThinkSystemSR670、Think SystemHG680、ThinkSystemHG690;全新的LiCO GENE Edition;此外,联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,走在了HPC与AI融合创新的行业潮头。

    第一,在坚持技术创新方面,联想HPC不断在软硬件领域“求新求变”。例如,联想是世界上首个提供温水水冷系统的厂商,也是在这个领域最为领先的公司。

    HPC、超级计算机的性能被誉为一个国家科技实力象征,王冠上的明珠。

    经过缜密的选型,最终诺禾致源选择了联想HPC。据了解,联想提供的刀片是高性能运算系统,配置超过10PB的存储空间,单节点配置了最高达2TB的超大容量内存。并且通过统一的集群监控管理、作业调度,不单保证了整套系统的稳定性,而且还可以利用调优来不断释放系统的计算潜力。经过改造升级,如今诺禾致源已经拥有全球领先的高性能计算平台,数据中心运算能力已提升至1727T flops,总内存410TB,总存储60.2PB,有效地支撑着生命科学研究和医疗健康两大领域对大数据分析和存储的需求。

    联想数据中心业务集团全球高性能计算与人工智能技术

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    联想联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧在做主题演讲时表示,在前不久刚刚结束的世界超算大会(ISC2018)上,联想凭借117套入围的成绩,成为HPC TOP500榜单中全球最大的HPC解决方案供应商。作为首家获此殊荣的中国厂商,联想正在以“科技创新”赋能行业变革,为科研、教育、航天、气象、汽车、石油石化、生命科学等多个领域提供领先成熟的解决方案。

    其中,在载人航天领域,联想HPC曾为“神舟九号”、“神舟十号”和“神舟十一号”载人航天发射任务提供了强大的技术保障,稳定、高效地承载了大量重要的计算工作;在教育科研领域,联想为南方科技大学部署了高性能集群“太乙”,帮助师生大大降低了采购超算资源的时间,节约了研究经费;在智能制造领域,联想HPC为长城汽车提供前端到后端的完备保障,实现资源最大限度的利用,保障研发与生产的效率,推动中国汽车产业的发展,这些案例也充分说明了联想HPC真正做到了与行业的深度融合。

    这也是AI就是HPC的灵感来源

    第一,要满足大数据量需求。基因测序产生的数据量都是TB级别,以诺禾致源为例,每台测序机器一天产生的数据量是6TB,按照目前60台测序机器产生的数据量,2018年产生的数据量将达到30PB,这就必须要求HPC系统具有海量数据存储能力。

    第三,在推动HPC普惠化方面,联想不仅在HPC前沿技术领域不断坚持投入,同时也积极推动HPC的普惠化,让HPC更好的服务好企业级市场的客户。

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