云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臺，是一款基于云架構、由AI驅動的多組學在線分析平臺，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，輕松應對組學數據繁復、分析門檻高、項目協作難等挑戰。該平臺全面支撐蛋白質結構預測、時空組學、單細胞與基因組數據分析等一系列前沿科研，并貫通至精準醫療等產業化應用，覆蓋生命科學研究的多元場景，迄今已支持近千萬份樣本的高效分析。該生命科學數據分析平臺被譽為生命科學研究與健康應用領域的“超級引擎”，致力于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。

在強大性能的背后，是某生命科學研究院與火山引擎的深度技術合作。火山引擎為生物信息分析平臺提供了堅實的底層資源支撐，深度融合云端彈性算力與海量分布式存儲，可靈活適配從小樣本機制探索、到大規模批量計算等多樣化場景需求。平臺可從容應對分析高峰期上萬節點的高并發需求，保障計算任務高效穩定運行。在存儲層面，通過智能冷熱數據分層方案，對高頻訪問數據配置高性能緩存層，而將海量冷數據自動沉降至低成本大容量存儲，在確保整體系統性能的同時，實現存儲成本降低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，成為復雜基因組解析、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、信號解析算法復雜，對底層算力與存儲架構提出了極致要求。

基于生命科學數據分析平臺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面。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。常面臨序列規模大、要求短時間完成、多任務并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 / 分鐘級的彈性調度效率，從算力申請到資源交付全程秒級響應，完美適配業務動態節奏。業務算力集群以百萬核級彈性算力為核心支撐，三方更在固件、內核、虛擬化、操作系統層面開展全棧聯合優化，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，常面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并行讀取，每個 Pod 平均需 10MB/s 的讀帶寬支撐，海量并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，面臨兩大核心挑戰：

算力潮汐：蛋白等多組學分析任務常需并行處理數萬個樣本，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：大規模并行計算中，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臺。

海量彈性算力：依托火山引擎百萬核級的 AMD 資源池，實現了每分鐘十萬核的彈性調度效率，完美適配科研任務的波峰波谷。

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，大幅減少了對后端存儲的重復讀取，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并行計算需求，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：憑借超低重復率、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，基于 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臺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。

審核編輯 黃宇