清華大學(xué)楊茂君實(shí)驗(yàn)室是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的結(jié)構(gòu)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室,楊茂君教授目前為清華大學(xué) Tenue-Track 系列教授,研究方向?yàn)樯锎蠓肿拥慕Y(jié)構(gòu)生物學(xué)基礎(chǔ),主要以冷凍電鏡為研究手段探究生物大分子的結(jié)構(gòu)與功能。NVIDIA DGX Station A100 助力清華大學(xué)生命學(xué)院楊茂君教授實(shí)驗(yàn)室,縮短了冷凍電鏡數(shù)據(jù)的處理時(shí)間,效率提升了約 50 倍。
GPU 替代傳統(tǒng)計(jì)算方式
解決龐大計(jì)算問(wèn)題
目前單顆粒的冷凍電鏡的數(shù)據(jù)收集產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量很大,以往的經(jīng)驗(yàn)是使用 CPU 服務(wù)器以及多核多線程的方法進(jìn)行計(jì)算,但在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中,無(wú) GPU 的普通服務(wù)器計(jì)算時(shí)間比較長(zhǎng),嚴(yán)重阻礙了后續(xù)的實(shí)驗(yàn)進(jìn)展。以一套使用 Titan Krios 收集的 2000 張照片的數(shù)據(jù)量為例,使用 box 為 200 埃進(jìn)行顆粒的抽取,后續(xù)假定可以抽取 200 萬(wàn)左右的顆粒,使用普通的無(wú) GPU 服務(wù)器的普通工作站進(jìn)行處理數(shù)據(jù)。以 RELION 軟件為例,普通的二維和三維每一輪次可能需要一天,處理完所有的數(shù)據(jù)的二維和三維操作,得到最終的結(jié)果至少需要一個(gè)月的時(shí)間。
GPU 加速的三維重構(gòu)計(jì)算,打破了上述的僵局。目前使用 GPU 的并行計(jì)算能力對(duì)于冷凍電鏡的大規(guī)模處理,可以迅速的對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化和提升后續(xù)的處理時(shí)間。依托 NVIDIA DGX Station A100,使用 MotiionCorr2 和 GCTF 軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理,極大的縮短了后續(xù)的處理時(shí)間。同時(shí)使用 RELION 軟件進(jìn)行二維和三維分類的時(shí)候, GPU 加速大大提高了數(shù)據(jù)的處理時(shí)間。目前 200 萬(wàn)左右的顆粒進(jìn)行二維分類,每一輪次可以縮短到 20-40 分鐘左右,半天的時(shí)間就可以跑完一次理想的二維分類。樣品質(zhì)量好的話,借助于 GPU 加速, 2000 張照片的整體處理時(shí)間可以縮短到 4-7 天左右,給后續(xù)的冷凍電鏡的數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了質(zhì)的變化。
GPU 加速計(jì)算
超強(qiáng)助力單顆粒冷凍電鏡研究
借助于 NVIDIA DGX Station A100,該實(shí)驗(yàn)室極大地提升了單顆粒冷凍電鏡的數(shù)據(jù)處理時(shí)間,優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理流程,為推動(dòng)相關(guān)科研成果提供了良好的計(jì)算平臺(tái)支持。
“在使用 NVIDIA DGX Station A100 過(guò)程中, GPU 的并行計(jì)算能力能夠很好的對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,打破了冷凍計(jì)算過(guò)程中的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的壁壘,大大減少了投入成本。能夠快速的在一周左右的時(shí)間內(nèi)完成從收數(shù)據(jù)到解析結(jié)構(gòu)的過(guò)程,使科研工作者能夠更快的投入到后續(xù)的結(jié)構(gòu)分析過(guò)程中,特別是在冷凍電鏡以及結(jié)構(gòu)生物學(xué)高速發(fā)展的今天,使用高性能的 NVIDIA GPU 服務(wù)器,能夠更好的搶占先機(jī),縮短相應(yīng)的科研攻關(guān)時(shí)間,為國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)科研的快速發(fā)展提供了更好的平臺(tái)。”清華大學(xué)生命學(xué)院楊茂君教授表示。
本案例中, NVIDIA 優(yōu)選級(jí)合作伙伴北京安聯(lián)通助力清華大學(xué)楊茂君實(shí)驗(yàn)室部署了高效 AI 計(jì)算處理平臺(tái),同時(shí)把原有的網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備改換成全新的 NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品,大大提高了實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的傳輸速度。點(diǎn)擊“閱讀原文”,詳細(xì)了解服務(wù)器級(jí) AI 系統(tǒng) NVIDIA DGX Station A100。
原文標(biāo)題:NVIDIA DGX Station A100 加速單顆粒冷凍電鏡圖像處理
文章出處:【微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
審核編輯:湯梓紅
-
NVIDIA
+關(guān)注
關(guān)注
14文章
5246瀏覽量
105777 -
gpu
+關(guān)注
關(guān)注
28文章
4912瀏覽量
130662 -
計(jì)算
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
453瀏覽量
39213
原文標(biāo)題:NVIDIA DGX Station A100 加速單顆粒冷凍電鏡圖像處理
文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
使用NVIDIA RTX PRO Blackwell系列GPU加速AI開發(fā)
掃描電鏡總出問(wèn)題?抗振防磁很關(guān)鍵!

NVIDIA助力解決量子計(jì)算領(lǐng)域重大挑戰(zhàn)
NVIDIA GPU助力科研人員探索外星世界
中科曙光助力浙江精準(zhǔn)醫(yī)療實(shí)驗(yàn)室突破算力瓶頸
中科曙光高端計(jì)算解決方案助力精準(zhǔn)醫(yī)療科研工作
NVIDIA推出GeForce RTX 50系列臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦GPU
NVIDIA助力FinCatch開發(fā)智能投資輔助系統(tǒng)
NVIDIA和GeForce RTX GPU專為AI時(shí)代打造
借助NVIDIA GPU提升魯班系統(tǒng)CAE軟件計(jì)算效率
《CST Studio Suite 2024 GPU加速計(jì)算指南》
場(chǎng)發(fā)射掃描電鏡(FESEM)與常規(guī)掃描電鏡(SEM):技術(shù)對(duì)比及優(yōu)勢(shì)分析

AMD與NVIDIA GPU優(yōu)缺點(diǎn)

NVIDIA全面轉(zhuǎn)向開源GPU內(nèi)核模塊

評(píng)論