NVIDIA:GPU加速有望突破基因测序分析瓶颈:c7平台官网

本文摘要:在NVIDIA的深度自学和加快计算技术的协助下,基因组学将未来将会沦为主流。

在NVIDIA的深度自学和加快计算技术的协助下,基因组学将未来将会沦为主流。自2003年首次对人类基因组展开测序以来,整个基因组测序流程的成本就仍然在上升,而且上升的速度远快于根据摩尔定律所预测的速度。

从新生儿基因组测序到积极开展全国人口基因组计划,该领域正在蓬勃发展,并且日益个体化。测序技术的变革引起了基因组数据的爆炸式快速增长。序列数据总量每七个月增加一倍。这一难以置信的速度可能会使获得2025年基因组学产生的数据量比其他大数据源(例如天文学、Twitter和YouTube)数据量总和的10倍还多,超过两位数的艾字节。

各种新的测序系统,比如全球仅次于的基因组学研究集团——华大集团的DNBSEQ-T7等正在推展这项技术的广泛应用。该系统每天可以分解高达60个基因组,相等于6TB字节的数据。凭借华大集团的流动池技术的发展以及一对NVIDIAV100TensorCoreGPU所获取的加快,DNBSEQ-T7的测序速度提升了50倍,令其其沦为迄今为止吞吐量最低的基因组测序器。

随着成本的上升和测序时间的延长,这项技术的应用于范围正在不断扩大,例如在分秒必争的重症监护室为新生儿展开测序。解决问题基因组分析瓶颈:GPU加快GATK基因组学界之后大大地从DNA中取得新的洞察。近期所获得的突破还包括通过单细胞测序理解细胞水平的变异以及用于循环血DNA检测和监测癌症的液体前列腺。

但仍然以来,基因组分析都是测序流程中的计算出来瓶颈,而用于GPU加快可以解决问题这一瓶颈。NVIDIA创始人兼任首席执行官黄仁勋在GTCChina上回应,Parabricks团队(一家总部坐落于密歇根州安阿伯市的基因组学GPU软件开发公司)已重新加入NVIDIA的医疗团队,一起制订针对关键基因组分析流程的持续GPU加快方案。通过与华大集团合作,Parabricks的软件可以在一小时内已完成仅有基因组的分析。

华大集团用于一台内置8个NVIDIAT4TensorCoreGPU的服务器,证明了可以通过提升吞吐量将基因组测序成本降到2美元,这还将近现有系统成本的一半。智能医疗设备让你事半功倍整个医疗行业都在发明者新的医疗设备。

上海联影医疗科技有限公司已发售两款业内首创的医疗设备。uEXPLORER是全球首台全身PET-CT扫描仪,对患者的全身展开静态扫瞄。凭借这一先进设备的功能,该设备需要较慢、倒数跟踪产于在整个人体内的示踪剂。(全身PET/CT图像来自uEXPLORER,由联影获取)由于需要摄制全身,uEXPLORER大大缩短了扫描时间。

与扫描时间长达20分钟以上的传统系统比起,该设备只需30秒就能已完成扫瞄,而且图像质量十分出众。uEXPLORER还在示踪剂的剂量方面竖立了新的标杆。光学所需的剂量大约为常规剂量的1/50,而且会影响图像质量。

该系统早已通过FDA批准后,其使用了16个NVIDIAV100TensorCoreGPU和8个Mellanox56GB/s无限比特率技术(InfiniBand)网络链接来处置类似于电影的扫瞄工作,这有可能必须处置多达1TB的数据。美国加州大学戴维斯分校早已开始用于该系统。该校的科学家们协助设计了该系统。《大自然》杂志上也刊登了一篇关于该系统的文章。

YouTube上最迟50万观众观赏了该主题的涉及视频。联影的另一个开创性系统——uRT-Linac,是首个反对从检测到防治,全套放射治疗的套装仪器。

有了这套系统,对于那些居住于在偏远地区,就诊不便的患者来说,他们只需回到医院一次,就可以拒绝接受临床测试和化疗。uRT-Linac融合了CT光学、AI处置技术来帮助超声系统制订与仿真化疗方案。通过多模态技术和AI,联影转变了癌症化疗的性质。

未来,更加多的智能医疗设备将用于AI强化信号和图像处理、优化工作流程以及分析数据。我们能看见的有需要感官患者何时正处于危险性状态的患者监护仪,和可以在手术过程中为外科医生获取指导的智能内窥镜。

从不滑稽地说道,未来,医院中的每个传感器都将具备AI所带给的功能。NVIDIA于近期公布的NVIDIAClaraAGX研发套件将协助推展这一趋势。ClaraAGX包括基于NVIDIAXavierSoCs和VoltaTensorCoreGPU的硬件以及ClaraAGX软件开发套件,它需要让提升医疗行业智能化和个体化程度的智能医疗设备显得更为普及。


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