算力赋能，打造生命科学云上新范式
AMD | 2026-01-10 10:56
【数据猿导读】 某生命科学研究院推出的生命科学数据分析平台，是一款基于云架构、由AI驱动的多组学在线分析平台，以技术为根、数据为翼，为科研工作者提供全过程一站式分析服务，轻松应对组学数据繁复、分析门槛高、项目协作难等挑战。
云端算力驱动生命科学创新
实现百万样本高效分析
某生命科学研究院推出的生命科学数据分析平台，是一款基于云架构、由AI驱动的多组学在线分析平台，以技术为根、数据为翼，为科研工作者提供全过程一站式分析服务，轻松应对组学数据繁复、分析门槛高、项目协作难等挑战。该平台全面支撑蛋白质结构预测、时空组学、单细胞与基因组数据分析等一系列前沿科研，并贯通至精准医疗等产业化应用，覆盖生命科学研究的多元场景，迄今已支持近千万份样本的高效分析。该生命科学数据分析平台被誉为生命科学研究与健康应用领域的“超级引擎”，致力于打通科研与临床的壁垒，释放生命大数据价值，助力守护人类健康共同体。
在强大性能的背后，是某生命科学研究院与火山引擎的深度技术合作。火山引擎为生物信息分析平台提供了坚实的底层资源支撑，深度融合云端弹性算力与海量分布式存储，可灵活适配从小样本机制探索、到大规模批量计算等多样化场景需求。平台可从容应对分析高峰期上万节点的高并发需求，保障计算任务高效稳定运行。在存储层面，通过智能冷热数据分层方案，对高频访问数据配置高性能缓存层，而将海量冷数据自动沉降至低成本大容量存储，在确保整体系统性能的同时，实现存储成本降低30%以上，实现成本与效率的最优平衡。
效率跃升，算力方案
让基因和蛋白质分析迈入新纪元
某生命科学研究院自主研发的 Cyclone 测序技术作为三代测序领域的核心突破，凭借超长读长的技术优势，成为复杂基因组解析、结构变异检测、甲基化直接分析等前沿研究的核心支撑。但也因单样本原始数据量大、信号解析算法复杂，对底层算力与存储架构提出了极致要求。
基于生命科学数据分析平台搭建的蛋白结构预测工具，通过深度学习模型融合进化信息（MSA 多序列比对），采用Pairformer 模块和扩散网络技术，减少了对多重序列比对的依赖，通过生成式扩散方法预测原子坐标，可精准预测蛋白质、DNA、RNA、小分子配体等生物分子的三维结构与相互作用。单月即可处理数千万的蛋白预测，彻底改变了传统方法低效局面。但这种高通量、大队列的业务模式，对底层基础设施的算力支撑与弹性调度能力提出了严苛挑战。常面临序列规模大、要求短时间完成、多任务并行推进的资源波动场景，亟需强大的底层架构承接。
为此，某生命科学研究院与火山引擎及AMD深度携手，打造 AMD 百万核级超厚资源池 —— 不仅能高效承载多个蛋白分析任务同步调度，更实现 10 万核 / 分钟级的弹性调度效率，从算力申请到资源交付全程秒级响应，完美适配业务动态节奏。业务算力集群以百万核级弹性算力为核心支撑，三方更在固件、内核、虚拟化、操作系统层面开展全栈联合优化，将技术优势贯穿分析全流程。
突破存储与算力桎梏
护航科研与产业化落地
在基因组和蛋白数据分析等大规模数据分析场景中，常面临极致的存储带宽挑战：单项目需调度数千个计算 Pod，对核心数据文件进行并行读取，每个 Pod 平均需 10MB/s 的读带宽支撑，海量并发读写不仅易造成存储性能瓶颈，更可能拖慢整体分析效率，影响大型队列研究的推进节奏。
以某生命科学研究院为代表的生命科学机构，在进行基因组重测序、蛋白质分析等业务时，面临两大核心挑战：
1.算力潮汐：蛋白等多组学分析任务常需并行处理数万个样本，瞬时需要高达十万核级别的计算资源，对算力弹性调度要求极高。
2.I/O 瓶颈：大规模并行计算中，数千个计算 Pod 同时读取核心数据文件，极易造成存储带宽瓶颈，拖慢整体分析效率。
解决方案与价值：某生命科学研究院选用火山引擎 AMD g3a 实例构建其核心分析平台。
•海量弹性算力：依托火山引擎百万核级的 AMD 资源池，实现了每分钟十万核的弹性调度效率，完美适配科研任务的波峰波谷。
•高性能缓存：利用 AMD 实例卓越的 CPU 内存缓存能力，将高频访问的核心数据缓存至内存中，大幅减少了对后端存储的重复读取，从根源上缓解了 I/O 带宽压力，保障数千计算 Pod 高效协同。
这一技术优化不仅让性能完美适配大规模并行计算需求，保障数千 Pod 高效协同、无卡顿推进分析，更让某生命科学研究院测序服务的核心优势充分释放：凭借超低重复率、高精准变异检测能力与优异的罕见突变检出表现，搭配极低样本错误分配，灵活适配 FFPE、单细胞、血液等多种样本类型，建库测序成功率保持高位。最终，通过算力支撑与测序技术的深度协同，为医学科研提供更高效、稳定、精准的全流程支撑，助力科研工作者更快突破技术瓶颈、产出核心成果。
最终，基于 AMD 实例的强大算力支撑，某生命科学研究院的生物信息分析平台得以充分释放其技术优势，为医学科研提供了更高效、稳定、精准的全流程支撑。
来源：数据猿
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