AWS จัดหาทรัพยากร HPC ตามความต้องการให้กับนักวิทยาศาสตร์สุขภาพ
ในขณะที่มีประโยชน์ของกลุ่มในสถานที่ แต่อาจใช้เวลาถึงเจ็ดหรือแปดเดือนในการสร้างคลัสเตอร์ HPC แบบดั้งเดิม เมื่อองค์กรได้รับฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นและตั้งค่าเทคโนโลยีอาจล้าสมัยไปแล้ว ไม่ต้องพูดถึงว่าหน่วยการรักษากราฟิกที่จำเป็นอาจเป็นเรื่องยากที่จะได้รับ การใช้บริการ HPC ผ่าน AWS ทำให้มั่นใจได้ว่าองค์กรสามารถเข้าถึงฮาร์ดแวร์ล่าสุดได้ทันทีตาม XU
AWS เสนอทางเลือกให้กับองค์กรด้านสุขภาพมากขึ้นเมื่อพูดถึง HPC AWS Paralled Computing Service เป็นเครื่องมือ Linux ง่าย ๆ ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์สำหรับคลัสเตอร์การจัดการทรัพยากร นักวิจัยสามารถสร้างกลุ่ม slurm ที่ตรงตามข้อกำหนดของพวกเขาเช่นประเภทกระบวนการและความต้องการเวลาแฝงภายใน 20 นาที ผู้ใช้สามารถตรวจสอบโหนดการคำนวณและสร้างกลุ่มโหนดเอง นอกจากนี้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้แอพดั้งเดิมหรือเรียกใช้แอพคอนเทนเนอร์บน AWS ด้วย Slurm Scheduler
“ คุณสามารถสร้างสภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานได้ถึง 100,000 ซีพียู แต่ถ้าคุณขอซีพียูสองตัวนั่นคือจำนวนเงินที่คุณถูกเรียกเก็บเงิน” Xu กล่าว “มันเป็นสิ่งจำเป็นคุณจ่ายเงินสำหรับสิ่งที่คุณใช้”
AWS Parallel Cluster เป็นบริการทางเลือกสำหรับนักวิทยาศาสตร์ที่ต้องการควบคุม Slurm Scheduler และปลั๊กอินอย่างเต็มที่ มันเป็นโซลูชันโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างคลัสเตอร์ HPC ที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์ในคลาวด์ขณะที่พวกเขาจัดการตัวเอง
นักวิจัยสามารถเลือกเงินฝาก HPC มากกว่า 800 ประเภท ทรัพยากรเช่น Amazon FSX สำหรับ Luster และ Amazon File Cache เป็นทรัพยากรอื่น ๆ ที่มีอยู่เพื่อช่วยในการทำเป้าหมาย HPC
“ เราไม่ต้องการให้คุณเสียทรัพยากรใด ๆ ดังนั้นคุณจะต้องจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้” Xu กล่าว
ที่เกี่ยวข้อง: ทำตามสามขั้นตอนเพื่อใช้การคำนวณประสิทธิภาพสูง
NIH ใช้ HPC เพื่อทำความเข้าใจกับหัวใจ -kar -sy -disease proteins ให้ดีขึ้น
โรคหัวใจและหลอดเลือดเป็นสาเหตุหมายเลข 1 ของการตายของมนุษย์ทั่วโลก ในปี 2562 มีผู้เสียชีวิตจากโรคทั่วโลก 18.6 ล้านคน การมีไลโปโปรตีนในปริมาณสูงที่มีความหนาแน่นต่ำในเลือดเพิ่มความเสี่ยงของโรคหลอดเลือดหัวใจ อนุภาค LDL สามารถสร้างขึ้นในเลือดสะสมอยู่บนผนังของหลอดเลือดแดงและก่อตัวโล่ซึ่งสามารถนำไปสู่อาการหัวใจวายหรือโรคหลอดเลือดสมอง
ในสหรัฐอเมริกา 30% ถึง 40% ของประชากรมากกว่า 50 ปีใช้สเตตินในการรักษาคอเลสเตอรอลสูงตาม Marcotrigiano สเตตินทำงานโดยการกำหนดเป้าหมายตัวรับไม่ใช่อนุภาค เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอนุภาคนักวิทยาศาสตร์ที่ NIH เพิ่งใช้กล้องจุลทรรศน์ HPC และ Kryo-electron เพื่อจำลองอนุภาค LDL ซึ่งเป็นกระบวนการที่ผู้คนเคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้ Marcotrigiano กล่าว
การสร้างแบบจำลองของอนุภาคนั้นต้องการข้อมูลจำนวนมาก ชุดข้อมูลรวมภาพยนตร์ 35,000 เรื่องและประมาณ 17.5 ข้อมูล Terabyte ภาพยนตร์เรื่องนี้จะต้องถูกบีบอัดเป็นภาพความละเอียดสูง นักวิจัยปรับอนุภาคตามความเหมือนและความแตกต่างการจำแนกประเภทของอนุภาคจากตัวอย่างโดยใช้ทั้งระบบ 2D และ 3D
เป็นผลให้นักวิทยาศาสตร์มีความเข้าใจที่ดีขึ้นว่าอนุภาคผูกกับตัวรับซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับการพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ที่กำหนดเป้าหมายของอนุภาคแทนที่จะเป็นเพียงตัวรับ
“ สถานที่เดียวที่เราสามารถทำได้คืออยู่ในคลาวด์” Marcotrigiano กล่าวเสริมว่า NIH ใช้ Amazon FSX สำหรับความมันวาวและ GPU หลายตัวเพื่อประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลสำหรับโครงการนี้