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NVIDIA DGX Station A100助力清華大學縮短冷凍電鏡數據處理時間

科技綠洲 ? 來源:NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達企業解 ? 2022-05-20 14:33 ? 次閱讀

清華大學楊茂君實驗室是國內領先的結構生物學實驗室,楊茂君教授目前為清華大學 Tenue-Track 系列教授,研究方向為生物大分子的結構生物學基礎,主要以冷凍電鏡為研究手段探究生物大分子的結構與功能。NVIDIA DGX Station A100 助力清華大學生命學院楊茂君教授實驗室,縮短了冷凍電鏡數據的處理時間,效率提升了約 50 倍。

GPU 替代傳統計算方式

解決龐大計算問題

目前單顆粒的冷凍電鏡的數據收集產生的數據量很大,以往的經驗是使用 CPU 服務器以及多核多線程的方法進行計算,但在實際計算過程中,無 GPU 的普通服務器計算時間比較長,嚴重阻礙了后續的實驗進展。以一套使用 Titan Krios 收集的 2000 張照片的數據量為例,使用 box 為 200 埃進行顆粒的抽取,后續假定可以抽取 200 萬左右的顆粒,使用普通的無 GPU 服務器的普通工作站進行處理數據。以 RELION 軟件為例,普通的二維和三維每一輪次可能需要一天,處理完所有的數據的二維和三維操作,得到最終的結果至少需要一個月的時間。

GPU 加速的三維重構計算,打破了上述的僵局。目前使用 GPU 的并行計算能力對于冷凍電鏡的大規模處理,可以迅速的對圖像進行優化和提升后續的處理時間。依托 NVIDIA DGX Station A100,使用 MotiionCorr2 和 GCTF 軟件對圖像進行處理,極大的縮短了后續的處理時間。同時使用 RELION 軟件進行二維和三維分類的時候, GPU 加速大大提高了數據的處理時間。目前 200 萬左右的顆粒進行二維分類,每一輪次可以縮短到 20-40 分鐘左右,半天的時間就可以跑完一次理想的二維分類。樣品質量好的話,借助于 GPU 加速, 2000 張照片的整體處理時間可以縮短到 4-7 天左右,給后續的冷凍電鏡的數據處理帶來了質的變化。

GPU 加速計

超強助力單顆粒冷凍電鏡研究

借助于 NVIDIA DGX Station A100,該實驗室極大地提升了單顆粒冷凍電鏡的數據處理時間,優化了數據處理流程,為推動相關科研成果提供了良好的計算平臺支持。

“在使用 NVIDIA DGX Station A100 過程中, GPU 的并行計算能力能夠很好的對圖像進行預處理,打破了冷凍計算過程中的時間過長的壁壘,大大減少了投入成本。能夠快速的在一周左右的時間內完成從收數據到解析結構的過程,使科研工作者能夠更快的投入到后續的結構分析過程中,特別是在冷凍電鏡以及結構生物學高速發展的今天,使用高性能的 NVIDIA GPU 服務器,能夠更好的搶占先機,縮短相應的科研攻關時間,為國內基礎科研的快速發展提供了更好的平臺?!鼻迦A大學生命學院楊茂君教授表示。

本案例中, NVIDIA 優選級合作伙伴北京安聯通助力清華大學楊茂君實驗室部署了高效 AI 計算處理平臺,同時把原有的網絡傳輸設備改換成全新的 NVIDIA 網絡產品,大大提高了實驗室設備的傳輸速度。

審核編輯:彭靜
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