隨著基因測序技術(shù)的突破、蛋白質(zhì)組學，分子動力學研究的深入以及AI技術(shù)的崛起，生命科學與生物制藥領(lǐng)域正經(jīng)歷前所未有的變革。然而，這一進程也面臨一些嚴峻挑戰(zhàn)，比如海量數(shù)據(jù)的處理，單次全基因組測序產(chǎn)生超過200GB數(shù)據(jù)，蛋白質(zhì)分子動力學模擬需百萬級計算步驟。AI驅(qū)動的藥物篩選、基因編輯效率預(yù)測等任務(wù)依賴高性能計算（HPC）與GPU加速，傳統(tǒng)計算集群存在資源利用率低、任務(wù)調(diào)度低效、多平臺數(shù)據(jù)割裂等問題。

如何高效整合算力資源、加速科學探索呢？IBM Spectrum LSF作為企業(yè)級HPC作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，正在成為破局的關(guān)鍵。

IBM LSF：生命科學領(lǐng)域的“智能計算中樞”

IBM LSF是一款企業(yè)級分布式作業(yè)調(diào)度平臺，其核心價值在于：

1.? 資源優(yōu)化 ：動態(tài)分配CPU、GPU和內(nèi)存資源，最大化硬件利用率。

2.? 任務(wù)智能調(diào)度 ：支持優(yōu)先級隊列、搶占式任務(wù)分配，確保關(guān)鍵任務(wù)（如緊急藥物虛擬篩選）優(yōu)先完成。

3.? 多軟件生態(tài)集成 ：與主流生命科學工具無縫對接，形成端到端的計算解決方案。

在 生命科學 和 生物制藥 領(lǐng)域，LSF可以和業(yè)界諸多知名的軟件和工具無縫集成，比如基因與蛋白質(zhì)分析領(lǐng)域的BLAST、HMMER和GROMACS等，以及新藥研發(fā)方面的Schr?dinger、AutoDock和OpenMM等工具。LSF可以直接調(diào)度這些工具的作業(yè)，助力解決資源利用率低、任務(wù)調(diào)度復(fù)雜和結(jié)果管理困難等問題，顯著提升了研究效率和數(shù)據(jù)分析能力。LSF在生命科學和生物制藥領(lǐng)域應(yīng)用場景非常廣泛。

經(jīng)典案例：LSF加速AI賦能的抗腫瘤藥物研發(fā)

痛點與挑戰(zhàn)

某大型生物信息學研究機構(gòu)（以下簡稱“客戶”）致力于基因組學和蛋白質(zhì)組學研究，日常需要處理大量的生物序列數(shù)據(jù)。客戶使用BLAST進行序列比對和分析，但隨著數(shù)據(jù)量的增加，BLAST任務(wù)需要大量的CPU和內(nèi)存資源，但客戶的計算資源分散且利用率低，無法滿足高效處理需求。另外，BLAST任務(wù)種類繁多，包括BLASTN、BLASTP等，手動調(diào)度任務(wù)耗時且容易出錯。還有BLAST生成的比對結(jié)果文件分散存儲、缺乏統(tǒng)一管理，導致數(shù)據(jù)檢索和分析效率低下等問題。

解決方案

客戶引入了LSF作業(yè)管理系統(tǒng)，并與BLAST進行集成，通過LSF將分散的計算資源整合為一個集群，統(tǒng)一管理和調(diào)度CPU、內(nèi)存等資源，確保BLAST任務(wù)高效運行。使用LSF提交BLAST任務(wù)，支持多種BLAST模式（如BLASTN、BLASTP）和參數(shù)設(shè)置，實現(xiàn)任務(wù)自動化調(diào)度。LSF將BLAST任務(wù)的輸出文件集中存儲，并通過LSF命令和瀏覽器界面實時監(jiān)控任務(wù)狀態(tài)和歷史記錄，方便數(shù)據(jù)檢索和分析。

實施效果

LSF的資源調(diào)度功能使BLAST任務(wù)的平均完成時間縮短了60%，CPU利用率從30%提升至80%。通過LSF的自動化調(diào)度功能，客戶減少了90%的手動操作時間，任務(wù)錯誤率顯著降低。統(tǒng)一的輸出文件管理和實時監(jiān)控功能使數(shù)據(jù)檢索和分析效率提高了50%，為研究提供了更強支持。

結(jié)語

從基因解碼到AI制藥，從蛋白質(zhì)設(shè)計到精準診療，IBM LSF正在成為生命科學創(chuàng)新的“隱形基石”，曾在新冠疫苗的研發(fā)中，幫助相關(guān)企業(yè)極大的提高的研發(fā)效率。同時，LSF的應(yīng)用領(lǐng)域正不斷擴展，已被廣泛應(yīng)用于半導體EDA仿真作業(yè)、CAE工程仿真、氣象預(yù)測與氣候建模等高復(fù)雜度計算場景，展現(xiàn)了其在跨行業(yè)高性能計算中的卓越適應(yīng)性與價值。它不僅解決了當下算力資源管理的痛點，更通過開放架構(gòu)與AI融合，為行業(yè)描繪了一個“智能計算即服務(wù)”的未來圖景。

作者簡介： 何金池是IBM大中華區(qū) 科技 事業(yè)部資深架構(gòu)師，著有《Kubeflow：云計算和機器學習的橋梁》和《大數(shù)據(jù)處理之道》等書，是Kubeflow、Tekton多個開源社區(qū)的Maintainer，親自參與了IBM多款產(chǎn)品的研發(fā)，是人工智能、分布式計算、大數(shù)據(jù)處理和云原生等相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的專家。

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過 175 個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取 商業(yè) 洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。 金融 服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000 家政府和企業(yè)實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。