GPU NVIDIA Tesla ускорили и удешевили генетический анализ

Графические процессоры NVIDIA Tesla были использованы в основе новой системы Ion Proton от компании Life Technologies Corporation, которая более чем в 16 раз ускоряет первичный анализ генетических последовательностей, используемый для генерирования пар оснований ДНК. Это решение позволило сократить расходы на секвенирование целого генома человека до $1000, в то время как десять лет назад стоимость такого моделирования превышала 1 млрд долл.

«GPU-ускорение и другие возможности системы Ion Proton позволяют любой лаборатории мира с легкостью провести секвенирование генома человека без высоких затрат, - отмечает Алан Уильямс (Alan Williams), вице-президент по программному обеспечению и разработкам подразделения Ion Torrent в Life Technologies Corporation. - Делая более доступным секвенирование геномов, мы надеемся увидеть взрыв инноваций в сфере биологических исследований и значительный прогресс в клинических испытаниях».

В системе Ion Proton используются технологии, повышающие полосу пропускания, точность вычислений и количество блоков оснований, получаемых с помощью секвенсора Life Technologies Ion Personal Genome Machine (PGM) Sequencer, в котором также установлены графические процессоры для ускорения первичного анализа. Благодаря огромной мощности, секвенсор Ion PGM первым расшифровал геном бактерий E. coli, которые принесли в Германию смертоносную эпидемию в 2011 году.

Система Ion Proton устанавливает новые стандарты производительности, простоты использования и доступности исследований, позволяя исследователям переходить с секвенирования сложных блоков к секвенированию уровня генома на одной платформе. Будучи в пять раз дешевле систем секвенирования генома на основе света, эта система сэкономит исследователям сотни тысяч долларов.

«GPU-ускорение широко используется во всех аспектах вычислений в области био-наук, позволяя исследователям выходить за рамки возможного, - отмечает Сумит Гупта (Sumit Gupta), директор по решениям Tesla в NVIDIA. - Темп исследований повышается благодаря использованию графических процессоров в широком спектре задач – от генных секвенсоров и анализа последовательностей до молекулярного моделирования и вывода диагностических изображений».

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI