HPC w chmurze pomaga badaczom rozwijać opiekę zdrowotną

AWS zapewnia zasoby HPC na żądanie dla badaczy opieki zdrowotnej

Chociaż klastry lokalne mają swoje zalety, skonfigurowanie tradycyjnego klastra HPC może zająć nawet siedem lub osiem miesięcy. Do czasu, gdy organizacja zakupi potrzebny sprzęt i go skonfiguruje, technologia może być już przestarzała. Nie wspominając o tym, że niezbędne jednostki przetwarzania grafiki mogą być trudne do pozyskania . Korzystanie z usług HPC za pośrednictwem AWS zapewnia organizacji natychmiastowy dostęp do najnowszego sprzętu, według Xu.

AWS oferuje organizacjom opieki zdrowotnej kilka opcji, jeśli chodzi o HPC. AWS Parallel Computing Service to w pełni zarządzany klaster Simple Linux Utility for Resource Management . Badacz może utworzyć klaster SLURM, który spełnia jego specyfikacje, takie jak typy procesorów i potrzeby dotyczące opóźnień, w ciągu 20 minut. Użytkownik może kontrolować węzły obliczeniowe i samodzielnie budować grupy węzłów. Ponadto użytkownik może uruchomić aplikację natywną lub uruchomić aplikacje kontenerowe na AWS za pomocą harmonogramu SLURM.

„Możesz stworzyć środowisko obliczeniowe, które może obsługiwać do 100 000 procesorów, ale jeśli poprosisz o tylko dwa procesory, to właśnie tyle zapłacisz” — powiedział Xu. „To jest na żądanie. Płacisz za to, z czego korzystasz”.

AWS ParallelCluster to alternatywna usługa dla badaczy, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad harmonogramem SLURM i jego wtyczkami. To rozwiązanie typu open source, które pozwala użytkownikowi utworzyć w pełni dostosowany klaster HPC w chmurze, którym sam zarządza.

Badacze mogą wybierać spośród ponad 800 typów instancji HPC. Zasoby takie jak Amazon FSx for Lustre i Amazon File Cache to inne zasoby dostępne w celu pomocy w realizacji celów HPC .

„Nie chcemy, abyś marnował zasoby, dlatego płacisz tylko za to, z czego korzystasz” – powiedział Xu.

POWIĄZANE: Wykonaj trzy kroki, aby pomyślnie wdrożyć obliczenia o wysokiej wydajności.

NIH wykorzystuje HPC do lepszego zrozumienia białek chorób układu krążenia

Choroby układu krążenia są najczęstszą przyczyną śmiertelności ludzi na świecie. W 2019 r. na tę chorobę zmarło 18,6 mln osób na całym świecie . Wysoki poziom lipoprotein o niskiej gęstości we krwi zwiększa ryzyko chorób układu krążenia. Cząsteczki LDL mogą gromadzić się we krwi, osadzać się na ścianach tętnic i tworzyć blaszki miażdżycowe, co może prowadzić do zawału serca lub udaru mózgu.

W USA 30% do 40% populacji powyżej 50 roku życia przyjmuje statyny w celu leczenia wysokiego poziomu cholesterolu, według Marcotrigiano. Statyny działają poprzez ukierunkowanie na receptor, a nie na samą cząsteczkę. Aby dowiedzieć się więcej o cząsteczce, naukowcy z NIH niedawno użyli HPC i kriomikroskopii elektronowej do modelowania cząsteczek LDL , procesu, który ludzie kiedyś uważali za niemożliwy, powiedział Marcotrigiano.

Modelowanie samych cząstek wymagało ogromnych ilości danych. Jeden zestaw danych obejmował 35 000 filmów i około 17,5 terabajtów danych. Filmy musiały być również kompresowane do obrazów o wysokiej rozdzielczości. Naukowcy wyrównali cząstki na podstawie podobieństw i różnic, klasyfikując cząstki z próbki przy użyciu systemów 2D i 3D.

Dzięki temu naukowcy lepiej rozumieją, w jaki sposób cząsteczka wiąże się z receptorami, co będzie pomocne w opracowaniu nowych terapii, które będą oddziaływać na samą cząsteczkę, a nie tylko na receptory.

„Jedynym miejscem, w którym mogliśmy to zrobić, była chmura” — powiedział Marcotrigiano, dodając, że NIH wykorzystał Amazon FSx dla Lustre i kilka procesorów graficznych do przetwarzania i przechowywania danych na potrzeby tego projektu.