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。

在(zai)強(qiang)大(da)性(xing)能(neng)的(de)背(bei)後(hou)，是(shi)某(mou)生(sheng)命(ming)科(ke)學(xue)研(yan)究(jiu)院(yuan)與(yu)火(huo)山(shan)引(yin)擎(qing)的(de)深(shen)度(du)技(ji)術(shu)合(he)作(zuo)。火(huo)山(shan)引(yin)擎(qing)為(wei)生(sheng)物(wu)信(xin)息(xi)分(fen)析(xi)平(ping)台(tai)提(ti)供(gong)了(le)堅(jian)實(shi)的(de)底(di)層(ceng)資(zi)源(yuan)支(zhi)撐(cheng)
，深(shen)度(du)融(rong)合(he)雲(yun)端(duan)彈(dan)性(xing)算(suan)力(li)與(yu)海(hai)量(liang)分(fen)布(bu)式(shi)存(cun)儲(chu)，可(ke)靈(ling)活(huo)適(shi)配(pei)從(cong)小(xiao)樣(yang)本(ben)機(ji)製(zhi)探(tan)索(suo)、daodaguimopiliangjisuandengduoyanghuachangjingxuqiu。pingtaikecongrongyingduifenxigaofengqishangwanjiediandegaobingfaxuqiu，baozhangjisuanrenwugaoxiaowendingyunxing。zaicunchucengmian
，tongguozhinenglengreshujufencengfangan，duigaopinfangwenshujupeizhigaoxingnenghuancunceng，erjianghailianglengshujuzidongchenjiangzhidichengbendarongliangcunchu，zaiquebaozhengtixitongxingnengdetongshi
，shixiancunchuchengbenjiangdi30%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 / fenzhongjidedanxingtiaoduxiaolv，congsuanlishenqingdaoziyuanjiaofuquanchengmiaojixiangying，wanmeishipeiyewudongtaijiezou。yewusuanlijiqunyibaiwanhejidanxingsuanliweihexinzhicheng，sanfanggengzaigujian、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。