近日,阿里云宣布与 NVIDIA 达成合作,共同打造基因行业上云“新基建”,实现基于阿里云基因分析平台的端到端 severless 基因分析和数据应用开放服务,以及 NVIDIA Clara Parabricks 的集成和部署,为大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室、基因与生物技术科技公司等企业提供高性能的、云上一站式基因分析解决方案,加速基因组学分析的效率和准确性,同时实现基因计算时间和成本的指数级降低。
NVIDIA 基于其 GPU 硬件和软件加速库与阿里云开展合作,旨在以开放共建的态度与伙伴共同为各行业企业提供全栈式的 AI 加速计算技术底座。通过本次合作,阿里云基因分析平台也成为首个正式集成和部署 NVIDIA Clara Parabricks 的国内公有云厂商。
NVIDIA Clara Parabricks 为阿里云基因分析平台的行业标准基因组分析工具包以及基因调用器等工具带来了 GPU 加速。经测试:用户可以在 30 分钟内完成一个 30x 测序深度的全基因组分析,且与 GATK 的最佳实践结果 99.99% 一致,而在过去基于 CPU 环境中这项工作需要 20 多个小时才能完成。此外,使用 NVIDIA Clara Parabricks,计算成本可降低 40%-80%。
2022 年 11 月,国内某基因测序客户,通过阿里云无限制的计算存储能力和 NVIDA Clara Parabricks,在短短的一天内就完成了 6000 个全基因组的群体变异检测工作,仅耗时 3 天就完成了在新区域基因检测业务的应用部署,其显著提升的基因数据分析体验获得了客户的认可。
生物智算新突破,阿里云基因分析平台打造基因行业“新基建”
基因组学技术是是未来精准医学的核心之一,基因测序技术的不断发展和临床应用的持续拓宽,让基因检测成为当下医疗新基建风口下最为引人关注的行业之一,正在蓬勃向上发展。与此同时,基因数据分析 80% 仍然在使用传统的 HPC 集群,61% 需要完全自建解决方案,行业整体信息化水平较低。随着下一代测序(NGS)的速度越来越快、成本越来越低,数据洪流正在出现,人们对可访问、高通量、行业标准分析的需求日益增长,超大规模人群队列研究、快速部署临检实验室等已经成为核心的业务场景。
阿里云基因分析平台是国内首个公共云的行业 aPaaS 平台,产品遵循 GA4GH 行业标准,提供全托管的 serverless 基因计算引擎和数据应用开放服务,以容器化的方式大规模处理生物医学数据,集成 Parabricks 等行业软件和开源工具,形成完整的端到端解决方案。
NVIDIA Clara Parabricks 是由 NVIDIA 开发、基于 GPU 的基因测序分析加速软件,提供多种生物信息学工具和功能,例如序列比对、预处理和质量指标、变体和突变检测、UMI 以及用于种系、体细胞和 RNA 分析的端到端工作流程。可为测序中心、临床团队、基因组学研究人员以及新一代测序仪器开发者提供快速准确的分析,大幅度提升基因组学分析的速度和准确性。对比传统计算模式,在 GPU 使用 Clara Parabricks 进行基因分析能够保证一致性的结果,以及更高效的计算。
阿里云基因分析平台和 NVIDIA Clara Parabricks 的融合创新,通过构建云上超大规模的 GPU 弹性扩展、大规模的并行调度和异构计算、全面的基因分析工具、动态加载基因加速算法、以及覆盖全基因组、肿瘤、RNA 等的最佳实践优化配置,实现基因计算的显著降本增效,为企业用户带来业界领先的基因数据分析体验。
与NVIDIA一起,加速AI在医疗生命科学的落地
NVIDIA 正积极推动 AI 在包括医疗健康、生物科学等各行各业的应用。
NVIDIA 提供适用于医疗健康行业的智能计算平台 NVIDIA Clara™ ,该平台可用于医学影像、基因组学、患者监控和药物研发,并可部署在嵌入式系统、边缘等任何地方,助力医疗健康行业进行创新并加快实现精准医疗的目标。
作为 Clara 平台的一个明星应用,NVIDIA Clara Parabricks 曾创下过在 23 分钟内完成整个人类基因组 DNA 序列分析的速度记录。包括世界上最大的遗传学研究鉴定数据库英国生物样本库(UK Biobank)、麻省理工学院和哈佛大学旗下的博德研究所(The Broad Institute)等全球医学研究机构、制药公司和生物技术初创企业都在采用 NVIDIA Clara Parabricks 来推动其新一代的测序工作。2022 年 GTC ,NVIDIA Clara Parabricks 4.0 版本发布,对基因组研究人员和生物信息学家部署和扩展基因组测序分析管道的方式带来重大的改进。
强强联合 助力生物智算加速
过去几年来,阿里云与 NVIDIA 一直在技术、市场等多个领域保持深入的合作,为高性能计算和深度学习领域的企业提供全面的 GPU 计算支持和服务。本次阿里云基因分析平台和 NVIDIA 的融合创新,见证双方合作的进一步拓展和深入。NVIDIA 期待与阿里云一起,助力基因行业上云的 “新基建”。
阿里云基因分析平台 Clara Parabricks 工具和流程现已上线供安装。如何通过平台下载安装 Parabricks 4.0?
好文章,需要你的鼓励
本文探讨了AI发展的未来趋势,详细分析了六条有望实现通用人工智能(AGI)的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈,业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战,可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段,最终实现与人类智能相当的AGI系统。
约翰霍普金斯大学研究团队发现VAR模型的马尔可夫变体本质上是离散扩散模型,提出SRDD方法。通过应用扩散模型技术如分类器自由引导、令牌重采样等,SRDD相比VAR在图像质量上提升15-20%,同时具备更好的零样本性能。这项研究架起了自回归模型与扩散模型的理论桥梁,为视觉生成技术发展开启新方向。
培生公司第三季度销售增长加速,并预示年底表现更强劲,但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%,学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中,公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合,包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。
微软亚洲研究院推出CAD-Tokenizer技术,首次实现AI通过自然语言指令进行3D模型设计和编辑的统一处理。该技术通过专门的CAD分词器和原语级理解机制,让AI能像设计师一样理解设计逻辑,大幅提升了设计精度和效率,有望推动工业设计的民主化进程。