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AMD EPYC以超多核心超强 “算力”助推基因研究

2020-03-23 17:38:48 科技狗 分享

      一场突如其来的新型冠状病毒COVID-19),牵动着全世界的神经,抗击疫情成为社会各界广泛关注的焦点。实际上,除了一直以来奋战在一线的医务人员,先进的科技力量也是这场“战疫”中的另外一条关键战线。在针对新型冠状病毒的研究工作中,科研人员首先需要解析病毒全基因组序列,从而根据序列来研发相应诊断试剂盒,并进行病毒同源性分析找到病毒的来源,同时根据病毒的信息和特点决定接下来的防控和治疗方式。

在如何获取更完整详尽的病毒基因组序列方面,目前广泛应用高通量测序技术来完成,但由于病毒体的基因测序会产生TB级甚至PB级的海量数据,使用这种技术产生的DNA序列数据量十分庞大,需要强大的计算能力来支持。为此,高性能计算(HPC)在有效管理、分析和利用这些序列数据方面发挥了重要作用。作为国际知名的基因科研组织之一,俄勒冈州立大学基因组研究和生物计算中心(CGRB)在利用基于AMD EPYC(霄龙)处理器的高性能计算设备开展基因测序方面进行了积极探索,无疑很值得借鉴。

 

多线程带来高效率,让科研更进一步

 

俄勒冈州立大学基因组研究和生物计算中心(CGRB)为大学的26 个科系提供服务,从而促进基因组和数据驱动研究。研究人员可以使用该中心开发的 4,000 5,000 个程序,这些程序运行在分布式服务架构上,并且该架构拥有 5000 多个处理器、5 PB 可用存储以及安全的专用 1G/10G/40G 网络。 CGRB 每天生成 4TB 8TB 的海量数据,同时每时每刻都有成千上万个作业在运行。因此,如何进一步提升高性能计算水平,增加运行的作业数,帮助该大学以最佳的成本效益进行科学研究,是该中心目前亟需解决的问题。

CGRB 生物计算助理主任 Chris Sullivan表示:我们每天处理约 20,000 个作业,并且大部分作业与基因组比对有关。可能同时有一百个作业在运行,每个作业包含必须与基因组比对的 5000 万个序列,并且每个都使用不同的算法。而处理如此庞大的数据需要具有非常多的处理器核心和线程的高性能服务器才能做到。

经过一系列的评估和对比,AMD EPYC处理器成为了俄勒冈州立大学的选择。我们在研究上取得的成果要依赖于线程数。我们需要解答科学问题,但处理器频率并不会改变科学答案,所以我们不会为更高的处理器频率而多花钱。但是,我们拥有的线程数越多,完成的作业就越多,这意味着我们可以离答案更近一步。因此,我们一直在寻求获得非常高的线程数,希望能达到 100 个以上,同时要拥有高性价比。” Sullivan表示,就我们所谈论的线程和作业数量而言,只有AMD EPYC真正达到这个要求,可以提供128个线程。

事实上,通过增加多台基于AMD EPYC的高性能计算设备,CGRB能以较低的总运营成本获得更多的线程,从而完成更多的作业数量,提升投资回报率。

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