國際阿里云3大高性能核算解決計劃
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飛機 @laoying06

去年8 月 5 日，在 2022 阿里云生命科學與智能核算峰會上，阿里云高性能核算研制負責人何萬青發布了《生命科學職業云上解決計劃及最佳實踐》白皮書，并同步推出了高性能容器、大內存、高 IO 等三大高性能核算解決計劃，滿意基因測序與 AI 制藥領域中海量級數據剖析、作業流程與環境各異等場景需求。

生命科學職業開展至今，早已離不開高性能核算（High Performance Computing）的輔佐，從核算機輔佐藥物規劃、疫苗研制，到經過基因檢測供給精準醫療服務、產前篩查等，高性能核算 HPC 在生命科學研討中扮演著十分重要的人物。

跟著云核算技能服務及實踐的日趨成熟，越來越多的職業經過上云完成了整個產業的轉型升級，正處于黃金時期的生命科學職業也不例外。但是，目前針對生命科學職業的解決計劃大部分都為線下 IDC 超算集群計劃，跟著基因組學、生物制藥技能的不斷演進及核算機科學的不斷開展，傳統核算機集群資源已無法滿意生命科學職業及技能演進的需求。

本次發布的《生命科學職業云上解決計劃及最佳實踐》白皮書指出，生命科學企業的 IT 基礎設施主要面對資源規劃固定、建造周期長和硬件資源運維本錢高三大問題。一起生命科學職業也期望擁抱公共云架構、運用異構核算與人工智能等新技能。

何萬青表明，云上高性能核算是目前 HPC 建造運用的最佳途徑。在原來公共云與混合云兩大解決計劃的基礎上，針對生命科學職業的不同需求，海外阿里云代理商 在該白皮書中新發布了高性能容器、大內存、高 IO 等三大高性能核算解決計劃，共計五大解決計劃：

1. 公共云解決計劃：供給一套通用的公共云架構的解決計劃，滿意用戶快速快捷運用云上 HPC 服務的需求，并根據事務的高峰和低谷動態進行核算資源的彈性擴縮容，有效節約事務本錢。計劃尤其適用于快速開展的生命科學企業。

2. 混合云架構解決計劃：部分企業具有線下 IDC 數據中心，但基礎設施偏舊。跟著事務的快速增長，期望能夠運用阿里云 E-HPC 供給的微弱新算力，一起利舊 IDC 數據中心資源。這種情況可用混合云架構統一辦理云上云下資源，與公共云打通，支撐彈性擴縮容。企業可按需挑選辦理節點設置在云上或云下。

3. HPC+AI 的高性能容器計劃：適用于藥物研制和事務流程雜亂多樣的生信事務，觸及運用版本很多、依靠環境雜亂，不同的工作流或許根據不同的操作系統和編譯器構建。阿里云 E-HPC 高性能容器運用 eStack 可讓運用多種軟件棧的生信運用運行在同一個渠道，快捷辦理，支撐多種調度器和底層資源，兼容性十分高。

4. 生信職業運用大內存解決計劃：阿里云與合作伙伴 Memverge 聯合推出,適用于需要進行海量數據剖析的事務，如基因測序中每個細胞的表達量數據高達數十萬條讀取 (reads)，這種海量級的數據剖析需要大內存容量。運用部署 MemVerge Memory Machine 軟件的 ECS i4p 實例作為核算節點，可滿意事務對性能的極致要求，一起阿里云 E-HPC 可主動納管所有節點。

5. 生信職業運用高 IO 解決計劃：基因組織學研討產生的數據增長快速且需永久保存，要求存儲系統具有海量容量及高擴展性。另外，海外阿里云代理商 基因研討運用軟件種類很多，部分核算任務對 IO 吞吐要求很高。對此，阿里云與合作伙伴聯科集團聯合推出生信職業運用高 IO 解決計劃。

上述解決計劃能夠掩蓋生命科學職業的絕大多數場景與需求，具有掩蓋全球的豐富算力，極致性能，彈性彈性才能幫助客戶降本提效，管控可視化幫助用戶省心運維等優勢。目前，阿里云高性能核算廣泛運用于工業仿真（CAD/CAE）、芯片規劃（EDA）、生物醫藥資料、能源勘探與公共服務等多個職業。

「深勢科技」運用彈性供應的本錢優化戰略，結合搶占式實例的價格，以 30% 的本錢完成海量資源的交給。一起云上彈性高性能核算 E-HPC 主動運維的特性，降低了深勢科技的運維本錢，提升了集群辦理功率。

生命醫學企業「圣庭醫療」經過上云優化了傳統 IDC 集群的數據可靠性、運維本錢及功率問題，基因比對與剖析功率提升了 70%。海外阿里云代理商 高性能核算團隊還經過結合 Slurm 事務工作流 dependency 與主動彈性的結合，削減了無效的核算資源浪費，有效降低了運用本錢。

在本次峰會上，天池大賽——“立異大師杯冷凍電鏡蛋白質結構建模大賽”頒獎典禮也同期舉行，全球近 2000 名參賽者一同探索云核算與蛋白質研討的前沿課題，大賽全程從阿里云 E-HPC 渠道、英特爾第三代至強可擴展處理器(Cooper Lake)、深度學習加快和增強型 AVX-512 指令集等軟硬件結合的角度進行全程輔導和訓練，推進全職業對人才培養的繼續關注。

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