今天分享的是AI算力系列深度研究报告：《AI算力专题：生命科学算力解决方案白皮书》。
（报告出品方：先进计算产业发展联盟）
报告共计：43页
生命科学研究领域
生命科学领域是对微生物、动物和植物等所有生物进行研究的科学领域，同时也包括生物伦理学等相关领域。生命科学的研究是为了提高人类的生活品质。目前生命科学已经在医疗、农业、保健、食品工业和制药等行业得到广泛应用。生命科学的研究不断造福人类。虽然当前生物学仍然是生命科学的中心,但随着分子生物学和生物技术的发展，生命科学已经成为一个专精化、多学科交叉并且已经进入快速发展的领域。
全球范围内来看，从21世纪开始，全球生命科学领域的发展进入快车道，尤其是人类基因组计划的实施、干细胞研究的不断深入、克隆技术的不断发展等因素都将生命科学领域的发展推向了新的高度，与之相对应领域的研发投入也在不断增加。作为对科技信息技术有强依赖的典型代表，生命科学行业的药物研发和基因测序分析领域面临着计算资源紧缺、研发周期长等问题。为了解决这些问题，相关企业一方面自建高性能计算平台，另外一方面也开始从传统 IT转向上云，希望借助云计算平台的资源来从事和加速药物研发速度、提升测序数据分析效率，加快业务创新步伐，为用户创造更大价值
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计。
生命科学算力解决方案
生命科学算力解决方案包含传统的高性能计算解决方案和人工智能加速解决方案。
高性能计算生命科学解决方案
在生命科学计算领域，高性能计算的软件种类非常多，可以根据计算的类型选择使用。以下介绍生命科学主要软件的特点和高性能生命科学解决方案架构。
通过生命科学研究领域的应用软件的分析，生命科学需要大量的 科学计算。对计算服务器的要求，不但要有高密度的计算服务器，也 需要有大内存的胖节点服务器完成不同类型的计算。在整个的计算的 过程中，因为生命科学有大量的数据需要处理，在架构内还要配置高 性能的并行存储系统，以及高速互联网络，将计算服务器、存储等设 备有效的连接起来，实现高效率的计算和存储访问。总的来讲，生命 科学高性能计算参考架构，主要包括计算系统、存储系统、网络系统。
人工智能加速生命科学解决方案
随着 AI 应用多样化且越来越成熟，AI 应用不断落地加速社会生 产力的提升。人工智能在生命科学领域的应用，也加速行业转型。
AI 技术在基因数据分析和医疗影像识别中的应用，面向临床方 面，应用于医疗影像识别、基因突变和疾病诊断、基因表达分析；面向科研，应用关于鉴别基因中的组分、蛋白同源性分析和结构预测。
联想的人工智能算力框架可以应用于生命科学的应用。AI 基础 设施提供硬件层次的基础架构，如训练服务器、边缘服务器、高速网 络和存储，以及硬件虚拟化、操作系统和计算中间件。中间层是对算力的调度，算力平台的使用管理、算力行业使能和工具使用；最上层 是行业的应用。智能医疗行业生命科学是人工智能的重要领域。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-830071.html
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