生物计算成新热点 赛灵思Alveo受青睐

2021年5月10日，首届《中国生物计算大会暨数字医学创新峰会》举行，围绕“如何定义生物计算”来自百度、百图生科、生命医疗大公司以及产业链上的企业进行了分享。这预示着，生物计算作为跨界融合和与人类命运息息相关的技术产业，正在成为科技产业的一个新热点、新风口，“生物计算= 新数据*新算法”成为大会公认的观点。

生物计算的快速发展给数据中心带来的新挑战。由于数据大爆炸，特别是大量的非结构化数据的产生，应用场景的不同，工作负载的不同，带来了对加速需求也各不相同，数据中心正在经历一次技术转型。数据中心从以CPU为中心转向定制的分布式计算，同时多种不同的应用、不同的工作负载及相应的算法更新迭代很快，远远超出芯片的发展速度，现有芯片架构无法满足上述更新迭代的速度与需求。

为了更好地解决目前数据中心的挑战，赛灵思推出了自适应加速平台——Alveo，能够在三个方面满足数据中心不同应用的要求。一是得益于DSA ( Domain Specific Architecture)专用架构的使用，Alveo具有高性能、高吞吐量和超低延时的特性。二是自适应能力，能够满足不断变化的工作负载。三是Alveo集成存储和网络控制器，不仅仅能够加速计算，同时还能加速存储、网络，通过单卡满足客户多样化要求。这美国的基因测序公司illumina，用CPU做基因测序要30个小时，而基于FPGA的解决方案则只要20分钟，实现了90倍的性能提升。

据赛灵思数据中心加速系统架构师傅垚的介绍，赛灵思FPGA及自适应计算加速平台Alveo适合用于基因组学分析、图形数据库、医疗影像的处理分析，以及基于视频影像监控类型的应用。“应用落地方面，以人和未来的基因测序分析项目为例，如果是用CPU来做的话，基本上24小时没有办法完成一个样本的处理；用GPU来做，用8张英伟达的V100加速卡，可以完成32个样本的处理；同样的样本处理，用Alvoe加速卡在基本标准的服务器上，单张Alveo加速卡就可以实现超过46个样本的处理。” 傅垚说。

人和未来的首席医学官王益民表示，“围绕加速这一需求我们一直在寻找一些可能的解决方案，经过很长时间的对比，我们最终选定了赛灵思高性能的FPGA作为我们硬件。因为这样的平台有很多非常现实的优势，除了性能，还有其特有的软硬件全部可重新编程的优势等。”

除了基因测序，来自雪湖科技的生命科学计算首席科学家盛楠表示，“药物研发最重要的两点就是药效和安全性，从整个药物发现和新药研发流程中，计算占的比重还是比较大的。特别是在中间：靶点发现，化合物发现，以及先导化合物优化方面。”据悉，雪湖科技基于赛灵思 Alveo 加速卡的分子动力学专用计算的性能优异，对于百万原子体系100纳秒的模拟，只需要8小时就可以完成。