AI抗“疫” - NVIDIA GPU助力微生物组研究揭秘新冠病毒

2020-08-10 13:59:21
AI抗“疫” | NVIDIA GPU助力微生物组研究揭秘新冠病毒

内容摘要:新冠肺炎疫情肆虐,急需大量用于病毒检测的试剂盒。American Gut项目组利用NVIDIA V100 Tensor Core GPU提高实验室的计算能力,扩充数据集。NVIDIA GPU助力微生物学家的研究,从而控制新冠肺炎传播。

American Gut项目组利用NVIDIA V100 Tensor Core GPU提高实验室的计算能力,扩充数据集。

在美国全面封锁之前的几天,Daniel McDonald就意识到他毕生的事业便是他用以抗击新冠肺炎的独特工具。

他的团队研制的检测试剂盒即将开始大规模生产,用于开展新冠病毒相关研究。

McDonald是American Gut项目和Microsetta Initiative的科研总监,同时是新兴研究领域——微生物组的负责人。微生物组是构成我们体内及周围大部分生命的单细胞生物的集合。他们所研制的试剂盒是首个能够从保存在室温下的人类粪便中安全提取并运送样本的试剂盒。

试剂盒的设计初衷是服务微生物学研究。但是,McDonald和他的同事们意识到他们需要将注意力转移到新冠肺炎疫情上。

通过仔细的筛选,样本帮助揭示变异的冠状病毒的传播模式。对于公共卫生专家来说,这些信息对于减缓感染人数增长而言像黄金一样宝贵。

该团队还希望从参与者那里收集到足够的数据,帮助研究人员解开另一个谜团:为什么这种病毒会使一部分人患上重病,而有些人却根本没有症状?

作为加州大学圣地亚哥分校Rob Knight实验室50人研究团队中的一员,McDonald说:“团队里的每个人都为能挽救生命而感到非常兴奋,我们很荣幸能与RNA领域以及其他相关领域的专家紧密合作。”

在恰当的时间“踩下油门”

正当这些试剂盒的研发取得显著进展,团队又被幸运女神眷顾了。

圣地亚哥超级计算机中心的首席科研软件开发人员Igor Sfiligoi将该团队性能欠佳的最新版UniFrac软件的移植到了NVIDIA GPU中,用于分析微生物组,并取得了令人震惊的结果。

在一组NVIDIA V100 Tensor Core GPU上不到两个小时就可以完成对113,000个样本的基因分析。但同样的工作在一台服务器集群系统上则需要1300个CPU小时,单个CPU也需要约900个小时,由此实现了500倍的加速。使用8组V100 GPU则能将时间压缩到不到15分钟。

该端口还帮助个体研究人员在9个小时内完成分析工作,这得益于工作站中配备了NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti。如今,一个在服务器CPU上运行需要13个小时的数据集,在搭载了NVIDIA GTX 1050 GPU的笔记本电脑上只需一个多小时即可完成。

McDonald说:“对于那些无法使用高性能计算机的人来说,这是个巨大的改变。比如,个体研究人员或许可以将UniFrac当作一种用于即席查询的搜索工具来使用。”

在实验室中六组V100 GPU的赋能下,该团队也可以着手分析不断扩容的数据集。

McDonald表示,Sfiligoi对113,000个样本的研究可以说达到了迄今为止微生物评估的最大规模。该实验室目前已经存储约30万个公开样本,“用不了多久,我们拥有的样本数就会超过一百万个。”他补充道。

GPU通过三种方式加速UniFrac运行

三种技术是加速的关键。OpenACC加速了Striped UniFrac代码中的许多紧凑循环,Sfiligoi随后应用了内存优化。浮点数运算从64位降到32位可提供额外的加速,且不会影响所需的实验精度。

来自圣地亚哥超级计算中心的Sfiligoi将UniFrac移植到GPU中。

来自圣地亚哥超级计算中心的Sfiligoi将UniFrac移植到GPU中。

Sfiligoi在几天之内完成了OpenACC端口的初始设置。随着团队对UniFrac的计算和内存存取需要有了更好的了解,Sfiligoi又在几周内推进了其他优化工作。

Sfiligoi在GTC Digital会议上表示,这项工作的完成源于团队付出的巨大努力。他所在的团队利用部署在公有云上的、具有百万兆级运算性能的GPU来进行天文学研究。

NVIDIA正在与Sfiligoi合作完成他的下一个项目。他的目标是将UniFrac上实现的GPU优化集成到微生物学家日常使用的软件中。

纯CPU系统难以应对数据洪流

与此同时,McDonald和他的团队需要调整UniFrac以处理病毒数据。如何将产生的大量数据转化可处理的、组织良好且无误的数据集,是他们面临的艰巨挑战。

在技术方面,该团队需要大量的存储和计算性能。一天内待分析的微生物组可达100万个,分析如此数量庞大的微生物组可能需要20pb的存储空间,年CPU周期数可超1亿。

McDonald说:“我很乐意看到GPU推动更多事物的发展。”

长期以来,冠状病毒家族一直影响着人类和家畜,由此,这项工作有着广泛的潜力。

“地球上的每个人都以某种方式感受到了它们对生产力的影响。现在,我们可以开始了解如何更好地控制这个历史悠久的病毒家族了。”他补充说。

利用NVIDIA GPU和高性能计算抗击新冠肺炎疫情是一个广泛的项目研究网络,圣地亚哥的项目只是其中之一。

位于亚洲、澳大利亚、欧洲和美国的全球30多个超级计算中心参与了这项工作。仅COVID-19高性能计算联盟中就拥有30多个活跃项目,包含41,000组GPU,具备420 petaflops的运算能力。

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