作者簡介：何金池是 IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部資深架構師，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技術和產(chǎn)品的專家。
背景
隨著基因測序技術的突破、蛋白質組學，分子動力學研究的深入以及 AI 技術的崛起，生命科學與生物制藥領域正經(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)，蛋白質分子動力學模擬需百萬級計算步驟。AI 驅動的藥物篩選、基因編輯效率預測等任務依賴高性能計算(HPC)與 GPU 加速，傳統(tǒng)計算集群存在資源利用率低、任務調度低效、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)調度系統(tǒng)，正在成為破局的關鍵。
IBM LSF：生命科學領域的“智能計算中樞”
IBM LSF 是一款企業(yè)級分布式作業(yè)調度平臺，其核心價值在于：
1、資源優(yōu)化：動態(tài)分配 CPU、GPU 和內存資源，最大化硬件利用率。
2、任務智能調度：支持優(yōu)先級隊列、搶占式任務分配，確保關鍵任務(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，比如基因與蛋白質分析領域的 BLAST、HMMER 和 GROMACS 等，以及新藥研發(fā)方面的 Schrödinger、AutoDock 和 OpenMM 等工具。LSF 可以直接調度這些工具的作業(yè)，助力解決資源利用率低、任務調度復雜和結果管理困難等問題，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域應用場景非常廣泛。
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(以下簡稱“客戶”)致力于基因組學和蛋白質組學研究，日常需要處理大量的生物序列數(shù)據(jù)。客戶使用 BLAS 進行序列比對和分析，但隨著數(shù)據(jù)量的增加，BLAST任務需要大量的 CPU 和內存資源，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 任務種類繁多，包括 BLASTN、BLASTP 等，手動調度任務耗時且容易出錯。還有 BLAST 生成的比對結果文件分散存儲、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)一管理和調度 CPU、內存等資源，確保 BLAST 任務高效運行。使用 LSF 提交 BLAST 任務，支持多種 BLAST 模式(如 BLASTN、BLASTP)和參數(shù)設置，實現(xiàn)任務自動化調度。LSF 將 BLAST 任務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 的資源調度功能使 BLAST 任務的平均完成時間縮短了 60%，CPU 利用率從 30% 提升至 80%。通過 LSF 的自動化調度功能，客戶減少了 90% 的手動操作時間，任務錯誤率顯著降低。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。
結語
從基因解碼到 AI 制藥，從蛋白質設計到精準診療，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，幫助相關企業(yè)極大的提高的研發(fā)效率。同時，LSF 的應用領域正不斷擴展，已被廣泛應用于半導體 EDA 仿真作業(yè)、CAE 工程仿真、氣象預測與氣候建模等高復雜度計算場景，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，更通過開放架構與 AI 融合，為行業(yè)描繪了一個“智能計算即服務”的未來圖景。
（來源：IBM中國）
