云计算能力驱动生命科学创新，实现百万样本的高效分析
生命科学数据分析平台是一个基于云架构、人工智能驱动的多组在线分析平台，以技术为基础，以数据为翅膀，为研究人员提供一站式分析服务的整个过程，容易应对复杂的组数据、高分析门槛、项目合作困难等挑战。该平台全面支持蛋白质结构预测、时空组学、单细胞和基因组数据分析等一系列前沿研究，并整合到精确医疗等工业应用，涵盖生命科学研究的多元化场景。到目前为止，它已经支持了近1000万个样本的有效分析。生命科学数据分析平台被称为生命科学研究和健康应用领域的“超级引擎”，致力于打开科学研究和临床障碍，释放生命大数据价值，帮助保护人类健康社区。
在强大的性能背后，是生命科学研究所与火山发动机的深度技术合作。火山发动机为生物信息分析平台提供了坚实的基础资源支持，深度集成云弹性计算能力和海量分布式存储，可灵活适应从小样本机制探索到大规模批量计算的多元化场景需求。平台可以平静地应对分析高峰期数万个节点的高并发性需求，确保计算任务的高效稳定运行。在存储层面，通过智能冷热数据分层方案，配置高频访问数据的高性能缓存层，自动将大量冷数据沉降到低成本和大容量存储。在保证整体系统性能的同时，降低存储成本30%以上，实现成本与效率的最佳平衡。
计算能力方案使基因和蛋白质分析进入新时代
生命科学研究院自主研发的某生命科学研究院 Cyclone 测序技术作为第三代测序领域的核心突破，已成为复杂基因组分析、结构变异检测、甲基化直接分析等前沿研究的核心支持。然而，由于原始数据量大，信号分析算法复杂，对基本计算能力和存储架构提出了极端要求。
通过深度学习模型整合进化信息，基于生命科学数据分析平台构建的蛋白质结构预测工具（MSA 采用多序列比较) Pairformer 通过生成扩散法预测原子坐标，可以通过生成扩散法准确预测蛋白质，减少对多序列比较的依赖，DNA、RNA、小分子配体和其他生物分子的三维结构和相互作用。数千万的蛋白质预测可以在一个月内处理，彻底改变了传统方法的低效局面。然而，这种高通量和大队列的商业模式对基础设施的计算能力支持和弹性调度能力提出了严峻的挑战。经常面临大序列、短时间完成、多任务并行推进的资源波动场景，迫切需要强大的底层结构来承担。
为此，一家生命科学研究所与火山发动机和AMD携手打造 AMD 百万核超厚资源池 —— 它不仅能有效地承载多个蛋白质分析任务的同步调度，还能实现 10 万核 / 从计算能力申请到资源交付，分钟灵活的调度效率完美适应了业务的动态节奏。业务计算能力集群以数百万核弹性计算能力为核心支撑。三方在固件、核心、虚拟化和操作系统层面进行了全栈联合优化，并将技术优势贯穿于整个分析过程。
突破存储和计算能力的枷锁，护航科研和产业化
在大规模的数据分析场景中，如基因组和蛋白质数据分析，往往面临着极端的存储带宽挑战：单个项目需要调度数千个计算 Pod，并行读取每个核心数据文件 Pod 平均需 10MB/s 阅读带宽支持，大量并发阅读写作不仅容易造成存储性能瓶颈，而且可能会降低整体分析效率，影响大型队列研究的步伐。
以生命科学研究所为代表的生命科学机构在基因组重测序、蛋白质分析等业务中面临两个核心挑战：
计算能力潮汐：蛋白质等多组学分析任务往往需要并行处理数万个样本，即时需要高达10万核级别的计算资源，对计算能力弹性调度要求很高。
I/O 瓶颈：在大规模并行计算中，有数千个计算 Pod 同时阅读核心数据文件，容易造成存储带宽瓶颈，降低整体分析效率。
解决方案和价值：生命科学研究所选择火山引擎AMD g3a 实例构建其核心分析平台。
海量弹性计算能力：依托火山引擎百万核级 AMD 资源池实现了每分钟10万核的弹性调度效率，完美适应了科研任务的峰谷。
高性能缓存：使用 AMD 实例卓越的 CPU 内存缓存能力将高频访问的核心数据缓存到内存中，大大降低了后端存储的重复读取，从根本上缓解了 I/O 带宽压力保证数千计算 Pod 高效协同。
该技术优化不仅完美地满足了大规模并行计算的需求，而且确保了数千人 Pod 高效协调、无卡促进分析，充分释放生命科学研究院测序服务的核心优势：具有超低重复率、高精度变异检测能力和优异的罕见突变检测性能，配合极低样本错误分配，灵活适应 FFPE、单细胞、血液等样本类型，库测序成功率保持较高。最后，通过计算能力支持和测序技术的深度协调，为医学研究提供更高效、稳定、准确的全过程支持，帮助研究人员更快地突破技术瓶颈，产生核心成果。
最终，基于 AMD 生命科学研究所的生物信息分析平台可以充分释放其技术优势，为医学研究提供更高效、稳定、准确的全过程支持。
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