源之原味

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/09/03/massive-computing-engine-monash-university-superbugs/

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对抗生素耐药超级细菌的斗争已经被使用大量计算能力的研究人员所接受。具体而言, 多模式澳大利亚科学成像和可视化环境--澳大利亚专门用于数据处理的高性能计算设施。

该系统是为低温电子显微镜 (cryoem) 提供燃料, 使研究人员能够以极高的分辨率分析分子的形态和形状。cryoem 提供了如此详细的细节, 导致了 "决议革命" 一词的产生, 其发明者在2017年获得了诺贝尔化学奖。

澳大利亚莫纳什大学的马特·贝卢索夫博士和他的同事们正在使用这项技术, 努力制造对抗超级细菌的超级药物。他们的目标是设计对细菌致命的新药, 尽管它们的核糖体结构发生了变化, 而核糖体是生物蛋白质合成发生在所有活细胞内的地方。

cryoem 过程包括拍摄从医院获得的抗生素耐药金黄色葡萄球菌中分离出的纯核糖体的高分辨率图像--约50万张个人图像。然后将这些嘈杂的图像转换为3d 电子密度图, 为研究团队提供一个分子模型。

将这些低分辨率2d 图像处理到高分辨率3d 模型中需要非常密集的计算, 并且需要数月的桌面计算机处理时间。决明多提供数据处理引擎, 在几天内解决模型。

belousoff 说: "所获得的关于导致耐药的突变对核糖体结合位点的影响的知识将有助于我们在未来重新设计结合位点。

强大的 hpc 电源

车祸是莫纳什大学、英联邦科学和工业研究组织、澳大利亚核科学和技术组织、卧龙大学和两个附属机构--arc综合脑功能和 arc 高级分子成像卓越中心。

除了冷冻 em, 它还用于一系列成像方式的高级研究, 包括同步加速器 x 射线和红外成像、功能和结构磁共振成像、x 射线计算机断层扫描、电子显微镜和光学显微镜。

m思将澳大利亚莫纳什大学和卧龙岗大学的四种新一代 cryoem 仪器连接起来。显微镜产生高分辨率图像, 以及令人难以置信的数据量和分析挑战。

为解决这些问题, 该设施为研究人员在其 m3 计算机上提供高性能数据处理, 旨在满足核心数据处理和可视化要求, 包括快速读取和写入, 以及存储海量的数据。

由162人提供技术支持NVIDIA 特斯拉 v100、p100 和 k80 gpu 加速器和两个nvidia dgx-1 ai 超级计算机, m3 用于快速渲染和远程可视化, 适用于各种数据处理和仿真问题。

虽然 masive 的许多用户都是 hpc 的新手, 但该系统使用 nvidia gpu 提供的功能强大、应用程序丰富的远程桌面环境提供了轻松的数据处理。

莫纳什大学电子研究中心副主任 wojtek james goscinski 博士说: "为了向生物学家提供大量计算机上可用的计算能力, 我们将 m3 计算机直接与澳大利亚各地的 cryoem 仪器集成。"这使得 hpc 新手能够尽可能轻松地访问我们的功能。

获取更多, 做更多

占有大强拥有世界上最大的 cryoem hpc 用户群体之一, 拥有超过25个研究小组和100多个用户。m3 支持约 1, 000名研究人员, 其中约10组使用 dgx-1。

与传统方法相比, 该系统使用 dgx-1 获得更多的 cryoem 性能。dgx-1 由 8个 nvidia tesla v100 tensor 核心 gpu 供电, 该 gpu 配置在混合立方体网拓扑中。它使用nvidia nvlink 用于提供 m操作所需的性能所必需的超快、低延迟的 gpu 间通信。

调度程序位于文件系统的顶部, 并与 hpc 环境以及大学的研究网络集成。这意味着那些在 cryoem 仪器上产生数据的人距离 dgx-1 只有一跳。

结果令人印象深刻, 与早期硬件相比, 某些任务在 dgx-1 上的运行速度高达20x。戈辛斯基说: "我们从 d g x-1 那里取得了非常强劲的成绩, 它的规模可以比其他任何东西都要大。

除了 cryoem 之外, dgx-1 超级计算机还用于机器学习和深度学习应用。戈辛斯基说, 在过去三年中, 这些技术占总工作量的比例从10% 以下增加到30% 左右。

图片来源: monash 大学 cryoem (thermofischer titan krios)。

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