雲端算力驅動生命科學創新
，實現百萬樣本高效分析

某生命科學研究院推出的生命科學數據分析平台，是一款基於雲架構、由AI驅動的多組學在線分析平台，以技術為根、數據為翼，為科研工作者提供全過程一站式分析服務，輕鬆應對組學數據繁複、分析門檻高、項目協作難等挑戰。該平台全麵支撐蛋白質結構預測
、時空組學
、單(dan)細(xi)胞(bao)與(yu)基(ji)因(yin)組(zu)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)等(deng)一(yi)係(xi)列(lie)前(qian)沿(yan)科(ke)研(yan)，並(bing)貫(guan)通(tong)至(zhi)精(jing)準(zhun)醫(yi)療(liao)等(deng)產(chan)業(ye)化(hua)應(ying)用(yong)，覆(fu)蓋(gai)生(sheng)命(ming)科(ke)學(xue)研(yan)究(jiu)的(de)多(duo)元(yuan)場(chang)景(jing)

，迄(qi)今(jin)已(yi)支(zhi)持(chi)近(jin)千(qian)萬(wan)份(fen)樣(yang)本(ben)的(de)高(gao)效(xiao)分(fen)析(xi)。該(gai)生(sheng)命(ming)科(ke)學(xue)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)平(ping)台(tai)被(bei)譽(yu)為(wei)生(sheng)命(ming)科(ke)學(xue)研(yan)究(jiu)與(yu)健(jian)康(kang)應(ying)用(yong)領(ling)域(yu)的(de)“超級引擎”
，致力於打通科研與臨床的壁壘，釋放生命大數據價值
，助力守護人類健康共同體。

zaiqiangdaxingnengdebeihou，shimoushengmingkexueyanjiuyuanyuhuoshanyinqingdeshendujishuhezuo。huoshanyinqingweishengwuxinxifenxipingtaitigonglejianshidedicengziyuanzhicheng，shendurongheyunduandanxingsuanliyuhailiangfenbushicunchu，kelinghuoshipeicongxiaoyangbenjizhitansuo、到(dao)大(da)規(gui)模(mo)批(pi)量(liang)計(ji)算(suan)等(deng)多(duo)樣(yang)化(hua)場(chang)景(jing)需(xu)求(qiu)。平(ping)台(tai)可(ke)從(cong)容(rong)應(ying)對(dui)分(fen)析(xi)高(gao)峰(feng)期(qi)上(shang)萬(wan)節(jie)點(dian)的(de)高(gao)並(bing)發(fa)需(xu)求(qiu)，保(bao)障(zhang)計(ji)算(suan)任(ren)務(wu)高(gao)效(xiao)穩(wen)定(ding)運(yun)行(xing)。在(zai)存(cun)儲(chu)層(ceng)麵(mian)，通(tong)過(guo)智(zhi)能(neng)冷(leng)熱(re)數(shu)據(ju)分(fen)層(ceng)方(fang)案(an)
，對(dui)高(gao)頻(pin)訪(fang)問(wen)數(shu)據(ju)配(pei)置(zhi)高(gao)性(xing)能(neng)緩(huan)存(cun)層(ceng)
，而(er)將(jiang)海(hai)量(liang)冷(leng)數(shu)據(ju)自(zi)動(dong)沉(chen)降(jiang)至(zhi)低(di)成(cheng)本(ben)大(da)容(rong)量(liang)存(cun)儲(chu)
，在(zai)確(que)保(bao)整(zheng)體(ti)係(xi)統(tong)性(xing)能(neng)的(de)同(tong)時(shi)，實(shi)現(xian)存(cun)儲(chu)成(cheng)本(ben)降(jiang)低(di)30%以上，實現成本與效率的最優平衡。

效率躍升，算力方案讓基因和蛋白質分析邁入新紀元

某生命科學研究院自主研發的 Cyclone 測序技術作為三代測序領域的核心突破，憑借超長讀長的技術優勢，成為複雜基因組解析
、結構變異檢測、甲基化直接分析等前沿研究的核心支撐。但也因單樣本原始數據量大、信號解析算法複雜，對底層算力與存儲架構提出了極致要求。

基於生命科學數據分析平台搭建的蛋白結構預測工具，通過深度學習模型融合進化信息（MSA 多序列比對），采用 Pairformer 模塊和擴散網絡技術
，減少了對多重序列比對的依賴
，通過生成式擴散方法預測原子坐標，可精準預測蛋白質、DNA、RNA、小分子配體等生物分子的三維結構與相互作用。單月即可處理數千萬的蛋白預測，徹底改變了傳統方法低效局麵。但這種高通量
、大隊列的業務模式，對底層基礎設施的算力支撐與彈性調度能力提出了嚴苛挑戰。常麵臨序列規模大、要求短時間完成
、多任務並行推進的資源波動場景

，亟需強大的底層架構承接。

為此
，某生命科學研究院與火山引擎及AMD深度攜手，打造 AMD 百萬核級超厚資源池 —— 不僅能高效承載多個蛋白分析任務同步調度
，更實現 10 萬核 / 分(fen)鍾(zhong)級(ji)的(de)彈(dan)性(xing)調(tiao)度(du)效(xiao)率(lv)，從(cong)算(suan)力(li)申(shen)請(qing)到(dao)資(zi)源(yuan)交(jiao)付(fu)全(quan)程(cheng)秒(miao)級(ji)響(xiang)應(ying)
，完(wan)美(mei)適(shi)配(pei)業(ye)務(wu)動(dong)態(tai)節(jie)奏(zou)。業(ye)務(wu)算(suan)力(li)集(ji)群(qun)以(yi)百(bai)萬(wan)核(he)級(ji)彈(dan)性(xing)算(suan)力(li)為(wei)核(he)心(xin)支(zhi)撐(cheng)，三(san)方(fang)更(geng)在(zai)固(gu)件(jian)
、內核、虛擬化、操作係統層麵開展全棧聯合優化，將技術優勢貫穿分析全流程。

突破存儲與算力桎梏，護航科研與產業化落地

在基因組和蛋白數據分析等大規模數據分析場景中，常麵臨極致的存儲帶寬挑戰：單項目需調度數千個計算 Pod
，對核心數據文件進行並行讀取，每個 Pod 平均需 10MB/s 的讀帶寬支撐，海量並發讀寫不僅易造成存儲性能瓶頸
，更可能拖慢整體分析效率，影響大型隊列研究的推進節奏。

以某生命科學研究院為代表的生命科學機構，在進行基因組重測序、蛋白質分析等業務時，麵臨兩大核心挑戰：

算力潮汐：蛋白等多組學分析任務常需並行處理數萬個樣本，瞬時需要高達十萬核級別的計算資源
，對算力彈性調度要求極高。

I/O 瓶頸：大規模並行計算中
，數千個計算 Pod 同時讀取核心數據文件，極易造成存儲帶寬瓶頸，拖慢整體分析效率。

解決方案與價值：某生命科學研究院選用火山引擎 AMD g3a 實例構建其核心分析平台。

海量彈性算力：依托火山引擎百萬核級的 AMD 資源池，實現了每分鍾十萬核的彈性調度效率，完美適配科研任務的波峰波穀。

高性能緩存：利用 AMD 實例卓越的 CPU 內存緩存能力
，將高頻訪問的核心數據緩存至內存中

，大幅減少了對後端存儲的重複讀取
，從根源上緩解了 I/O 帶寬壓力，保障數千計算 Pod 高效協同。

這一技術優化不僅讓性能完美適配大規模並行計算需求
，保障數千 Pod 高效協同
、無卡頓推進分析，更讓某生命科學研究院測序服務的核心優勢充分釋放：憑借超低重複率
、高精準變異檢測能力與優異的罕見突變檢出表現，搭配極低樣本錯誤分配，靈活適配 FFPE、單細胞、血液等多種樣本類型，建庫測序成功率保持高位。最終，通過算力支撐與測序技術的深度協同
，為醫學科研提供更高效、穩定、精準的全流程支撐，助力科研工作者更快突破技術瓶頸
、產出核心成果。

最終
，基於 AMD 實例的強大算力支撐，某生命科學研究院的生物信息分析平台得以充分釋放其技術優勢，為醫學科研提供了更高效、穩定、精準的全流程支撐。