在Datacenter Dynamics Converged （以下簡稱“DCD”）發(fā)布的《hyperscale、HPC and colocation predictions for 2021》一文中指出，超算在生物信息學和制藥業(yè)的使用量激增。事實上，今年超算和密集計算對該行業(yè)的加速發(fā)展或影響是最大的。

研發(fā)一款新藥，通常需要耗費漫長的時間和巨額的花銷。這也是為什么在《我不是藥神》這部影片中，我們看到特效藥讓普通病友望而卻步，讓人長嘆看個病怎么就這么難！無一不觸及著與你我息息相關(guān)而又難以逃避的命題：藥與病。

然而，科技的進步不斷刷新著人們在固有問題里的局限。如DCD所報道的那樣，HPC和人工智能正在加速醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展，逐步改善這一局面�；蛟S，特效藥在不久的將來能打破“專享”，照顧到每一位病友。

AI＋ HPC縮短藥物研發(fā)周期，節(jié)省時間成本

HPC能大幅度縮減新藥品研發(fā)的時間。例如科學家們用冷凍電鏡技術(shù)，獲取核酸和蛋白等生物大分子的結(jié)構(gòu)并深入研究，探尋生命活動的規(guī)律，從而理解生命，幫助發(fā)現(xiàn)和設(shè)計新藥。除輔助藥物設(shè)計外，HPC在組合化學、高通量篩選領(lǐng)域為新藥研究提供強大技術(shù)支撐，節(jié)省了巨大的時間和精力消耗。

如果說HPC為醫(yī)學帶來了飛躍式發(fā)展，那么人工智能技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域從生產(chǎn)力上對傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)帶來了改變。人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用有手術(shù)機器人、醫(yī)學影像診斷到遠程醫(yī)療等，主要用于醫(yī)療診斷、輔助治療與健康管理、藥物研發(fā)，其中醫(yī)學影像是當前人工智能與醫(yī)學結(jié)合度最好的領(lǐng)域之一。

計算節(jié)點是影響HPC性能指標的核心，異構(gòu)并行計算作為重要技術(shù)之一承擔起了技術(shù)變革的重任。一方面CPU、GPU、FPGA等硬件計算單元通過更多時鐘頻率和內(nèi)核數(shù)量提高計算能力；另一方面通過技術(shù)優(yōu)化提高執(zhí)行效率，使平臺資源充分得到利用。

而人工智能的不斷發(fā)展，越來越多的機器學習和深度學習計算框架涌現(xiàn)出來，大量的數(shù)據(jù)和模型使得人工智能對分布式訓(xùn)練的需求越來越強烈，數(shù)據(jù)并行、模型并行都對計算系統(tǒng)平臺提出了很高的要求。

如何構(gòu)建高效的統(tǒng)一計算、存儲系統(tǒng)平臺，有效的在共享硬件資源的基礎(chǔ)上，動態(tài)的構(gòu)架合適的計算框架，靈活的融合大數(shù)據(jù)、并行計算和人工智能計算框架，成為了大數(shù)據(jù)智能時代首先要解決的問題。

極道為未來醫(yī)療提供計算力支撐

在醫(yī)療領(lǐng)域越來越廣泛使用的HPC和人工智能技術(shù)，都離不開強大的計算力支持。極道作為先進的智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)供商，已經(jīng)在該領(lǐng)域前行甚遠。

極道Achelous是新型的分布式統(tǒng)一計算系統(tǒng)，通過全新的計算資源管理技術(shù)，基于CUP以及GPU、FPGA等異構(gòu)計算資源構(gòu)建一個無限擴展、高性能的計算架構(gòu)體系，智能數(shù)據(jù)流引擎幫助用戶整合人工智能、大數(shù)據(jù)計算、高性能計算和高通量計算等多粒度的計算任務(wù)，實現(xiàn)了融合多種計算于同一套物理集群，提高計算的并行程度和提高資源利用率，從而進一步降低用戶的TCO。

破除異構(gòu)難題，提升效率的“超能力”

當企業(yè)根據(jù)自身不同需求各自構(gòu)建所需的系統(tǒng)和計算集群時，割裂的計算集群建設(shè)帶來的是重復(fù)的建設(shè)，資源利用不飽和，造成極大的資源浪費。

不同階段的大數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練需要統(tǒng)一的計算平臺，Achelous能夠共享和管理所有的計算資源，動態(tài)按需構(gòu)建計算框架，包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的Spark／Hadoop、批量計算、MPI高性能計算和人工智能框架Tensorflow，Caffe＊。

用戶只需提交指令信息，系統(tǒng)即可自動將整個計算作業(yè)運行起來，交互不受限制。同時在任務(wù)運行周期內(nèi)，還能夠?qū)θ蝿?wù)進行實時狀態(tài)監(jiān)控、日志分析和性能統(tǒng)計，簡化運維流程。

突破集群規(guī)模瓶頸，提供計算的“超能力”

海量數(shù)據(jù)的爆發(fā)，對計算力的要求也隨之增加，越來越多的計算節(jié)點意味著資源管理器和調(diào)度器的壓力越來越大，規(guī)模瓶頸的表現(xiàn)是調(diào)度效率的降低。

Achelous將多種異構(gòu)計算資源統(tǒng)一管理，支持集群規(guī)模擴展。采用多級調(diào)度的手段和分布式調(diào)度器，在形成統(tǒng)一調(diào)度空間的前提下，多個調(diào)度隊列和多個調(diào)度器實例之間相互協(xié)作，負載均衡，多級調(diào)度，突破計算集群規(guī)模的瓶頸。

全程策略實時調(diào)整的“超能力”

高性能計算作業(yè)中很可能需要多種算法模型同時運行，而算法對存儲也有著不同的需求。

極道運用“應(yīng)用感知”將計算和存儲協(xié)同設(shè)計，不但實現(xiàn)了多業(yè)務(wù)場景下數(shù)據(jù)IO的多模式與計算模塊的配合，并且計算模塊內(nèi)嵌的高級存儲性能統(tǒng)計功能可以指導(dǎo)存儲調(diào)度策略，保證了數(shù)據(jù)處理過程中的計算和存儲的高效協(xié)同。

隨著醫(yī)療技術(shù)的持續(xù)進步，未來類似納米修復(fù)、基因修補等新型醫(yī)療技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，或許將讓人類真正觸摸到“上帝禁區(qū)”，而HPC與人工智能將會發(fā)揮越來越重要的作用。本著研發(fā)用戶真正需求的產(chǎn)品，極道多年來始終深耕應(yīng)用研發(fā)，從行業(yè)中洞察用戶的真正需求，并數(shù)年如一日打磨產(chǎn)品。在未來，極道還將繼續(xù)精準深耕精準醫(yī)療和生物醫(yī)藥等行業(yè)，為可能面對的挑戰(zhàn)做好準備。