联想：2024高性能计算和人工智能-医疗行业生命科学解决方案白皮书_51页_13mb

联想高性能计算与生命科学行业解决方案总结

1. 联想高性能计算（HPC）概述

• 技术积淀：联想长期占据全球TOP500榜单榜首，拥有20余年人工智能技术积累，提供包括水冷系统、并行存储和高速网络在内的完整计算生态。
• 核心优势：
  • 温水水冷技术：采用第五代Neptune技术，42U机柜支持72个节点，散热效率达98%，显著降低能耗。
  • 智能存储：基于GPFS的分布式存储方案，支持秒级重构，数据冗余和安全性极佳。
  • 开放融合平台：围绕硬件/软件提供完整技术链，覆盖从算力基础设施到行业解决方案。

2. 生命科学行业应用

• 蛋白质结构与药物研发：

  • 北京大学“未名生科一号”（5828 TFLOPS）支持冷冻电镜数据处理，推动分子结构解析。
  • 注入人工智能与生物信息学算法，实现高效分子动力学模拟与靶点识别。

• 基因组学与AI辅助医疗：

  • 总医院构建组学集群与影像学习平台，处理PB级数据，依托TensorFlow/PyTorch辅助诊断。
  • 提供从基因测序到RNA分折的一体化解决方案，涵盖组学、蛋白组、影像等多场景。

3. 关键技术架构

• 硬件生态：

  • 液冷服务器（如ThinkSystem SD650V3）：超密部署，功耗降低30%，适用于AI训练与科学计算。
  • 混合并行网络：支持InfiniBand/OMEN网络，构建高性能互联系统。

• 软件平台：

  • LICO智能计算平台：集成作业调度（SLURM）、并行文件系统（GPFS/Lustre），支持GPU/AI场景。
  • 冷却系统设计（联想液冷方案）：弹性水冷+级联散热，单柜支持335 kW热负载。

数据处理与展示
生物信息学工具（如BLAST、GROMACS、TensorFlow）通过高效并行计算与可视化，赋能基因突变检测、蛋白结构预测及医学影像识别。
示例：某医院肝癌诊断项目利用AI与HPC技术，显著提升诊断准确率。

未来趋势与价值

1. 绿色低碳算力合规化：液冷与节能方案并行，实现高性能与可持续发展的统一。
2. HPC+AI融合深化：
   • 蛋白质结构预测（AlphaFold集成）、新药研发、生物气候模拟等领域持续突破。
3. 垂直行业赋能：
   • 医疗影像智能分析：通过GPU加速缩短CT/AI模型训练周期。
   • 农业改良：应用蛋白组学与基因组学技术提升作物抗逆性与产量。

引用案例：

• 北京大学“未名生科一号”助力Nature级别研究，年均使用率达130%，支撑多学科交叉研究。
• 总医院通过HPC平台降低基因测序成本，缩短肿瘤AI模型迭代周期。

未来，联想将继续推动算力基建与行业生态融合，为生命科学领域构建“最强数字大脑”。