科学家如何使用超级计算机对抗当前局势

IBM与白宫科学技术政策办公室(OSTP)一起，在三月宣布将帮助协调努力，为研究当前局势的科学家提供数百petaflops的计算能力。作为新启动的当前局势高性能计算(HPC)联盟的一部分，IBM承诺将协助评估提案并为“产生最直接影响”的项目提供资源访问。

仍然有很多工作要做，但联盟的一些最杰出的成员(包括Microsoft，Intel和Nvidia)声称正在取得进展。

千万亿次计算

强大的计算机使研究人员能够进行流行病学，生物信息学和分子模型的大量计算，而其中许多计算在传统计算平台上将花费数月(如果是人工完成，则需要数年)。此外，由于计算机可以在云中使用，因此它们使团队可以在世界任何地方进行协作。

实验产生的见解可以帮助我们进一步了解当前局势的关键方面，例如局势与人之间的相互作用，局势结构和功能，小分子设计，药物用途以及患者的轨迹和结果。戴尔技术副总裁蒂埃里·佩莱格里诺(Thierry Pellegrino)对VentureBeat表示：“技术是当今全球正在进行的当前局势研究的关键部分。”(戴尔技术公司是该联盟的成员。)“对于我们这个星球的人口而言，至关重要的是，研究人员拥有能够理解，治疗和抵抗这种局势的工具。世界各地的研究人员都是在极端和陌生情况下从事重要工作的真正英雄，我们为支持他们的努力而感到自豪。”

公司和机构使用来自Google Cloud，Amazon Web Services(AWS)，Microsoft Azure，IBM等数十种计算机的超级计算机匹配了美国，德国，印度，南非，沙特阿拉伯，克罗地亚，西班牙，英国和其他国家的62个项目免费的学术和非营利研究机构。它们在超过136,000个节点上运行，这些节点包含500万个处理器核心和50,000多张图形卡，它们共同为联盟40个合作伙伴维护的硬件提供了483 petaflops(每秒430万亿浮点运算)的计算。

微软

除了在Azure云计算平台之上构建的超级计算基础架构之外，Microsoft还为研究人员提供了通过Azure HPC与工作负载编排集成的网络和存储资源。与此同时，该公司的AI for Health计划也于4月份拨款2,000万美元用于五个关键领域的发展，这些领域包括数据和见解，治疗和诊断，资源分配，准确信息的传播以及科学研究，目的是加强与当前局势相关的工作。

微软表示，作为与财团合作的一部分，微软正在为团队提供与AI研究，HPC研究，量子计算研究以及其他在Microsoft Research以及其他领域的计算机科学领域的科学家接触的机会。迄今为止，这些研究人员的许多工作都涉及到有关当前局势本身及其如何与人类宿主相互作用的基础科学发现，包括通过以下方法设计治疗剂：

研究模拟。

分子动力学建模。

局势蛋白质结构的3D映射。

化合物筛选以查看现有药物分子是否能够抑制局势进入细胞。

微软表示，与之合作的每个组织都将获得完整的Azure HPC环境，包括带有Slurm工作负载管理器的Azure CycleCloud，最适合的Azure虚拟机和存储。这些被配置为按需扩展并根据需要满足计算，并且针对受赠人的特定研究需求量身定制。

尼泊尔造型和呼吸机分割

通过该财团，Microsoft的健康AI计划为非营利研究机构尼泊尔应用数学和信息学研究院(NAAMII)提供了支持，该研究所正在采用模拟方法来模拟当前局势在不同情况下在尼泊尔人群中的传播方式。微软表示，这些模型可以显示出可能挽救生命和生计的模式。

另一受赠方杜克大学(Duke University)正在利用Azure研究呼吸机拆分，该技术可使多名患者使用同一台呼吸机。MathWorks的Matlab部门与Microsoft合作，优化了研究人员对分布式计算环境的分析。

谷歌

Google继续通过Google Cloud Platform向Consortium受赠方提供计算，存储和工作负载管理服务，最近还为研究当前局势治疗，疗法和疫苗的学术机构和研究人员预留了2000万美元的计算信用。作为与财团合作的一部分，该公司正在与东北研究人员合作进行流行病学建模，并与马德里Complutense大学合作将AI应用于医学成像。

Google还与哈佛全球健康研究所合作，为从事当前局势研究的公司，政府机构，非营利组织和机构提供资金。这家科技巨头与Microsoft一起，也与Microsoft支持的云公司Rescale共同启动了一项计划，该计划免费为致力于开发当前局势测试和疫苗的团队提供HPC资源。Rescale提供了一个平台，供研究人员启动实验并记录结果，而Google和Microsoft提供了后端计算资源。

亚马孙

像Google一样，亚马逊正在向通过财团匹配的研究人员提供计算和工具。当前有11个以上的团队正在使用其基础架构，并且每周与科学家举行专门的Amazon Web Services解决方案架构师会议。

作为其AWS诊断开发计划的一部分，亚马逊还将向超过35个机构和私人公司提供2000万美元的计算信用，这些机构和私人公司利用AWS来进一步开发当前局势即时诊断程序，例如测试可以可以在家中或在诊所取得当天的结果。AWS全球公共部门副总裁Teresa Carlson在一份声明中说：“这是全球卫生紧急情况，只有政府，企业，学术界和个人共同解决才能更好地了解这种局势并最终找到治愈方法。” 。

发育蛋白质诱饵

在约翰霍普金斯大学研究人员的启发下，在麻省理工学院媒体实验室，一个研究小组正在鉴定可能使当前局势呈惰性的ACE2受体(当前局势受体与人体结合)的“诱饵”蛋白。研究人员使用经过训练的有关ACE2受体数据的机器学习模型并在AWS上运行，从而试图预测诱饵的哪些变体不会与体内其他蛋白质发生相互作用并引起有害的副作用。如果一切顺利，将很快开始对小鼠进行测试，并于夏季末开始进行临床试验。

AWS在单独的工作中，授权儿童国家医院的研究人员组合数百个数据集，以鉴定可能靶向治疗当前局势的基因。爱荷华州立大学的一个团队正在利用公共基因组数据集开发进化模型，以探讨当前局势菌株之间的关系，以了解它们如何突变和传播。埃默里大学的科学家正在开发一种基于Web的工具tmCOVID，以提取和总结有关当前局势的科学研究中的关键概念。

英伟达

英伟达表示，财团的14个项目在橡树岭国家实验室的英伟达驱动的Summit超级计算机上消耗了超过300万个GPU小时。顶峰是世界上最快的超级计算机，在超级计算机500强列表中排名。它还提供自己的20,000-GPU基础架构SaturnV，该公司的研究人员主要将其用于优化当前局势研究应用程序

英伟达一直在SaturnV上使用多余的周期来运行Folding @ home，这是一个模拟蛋白质动力学的分布式计算项目，旨在帮助开发包括当前局势在内的各种疾病的疗法。它根据每个研究人员的特定要求，协助将研究人员与超级计算机进行匹配。

量子化学和虚拟筛选

Nvidia与Microsoft合作，正在与加利福尼亚大学河滨分校合作，开发可从GPU优化中受益的量子化学解决方案。可能的当前局势抑制剂数量很多，对所有候选药物进行实验研究既不可行，又成本低廉。希望该项目的基于GPU的预测性仿真(在Azure上使用多达80万个GPU小时)将为缩小最有希望的候选人的工作范围提供指导。

根据Nvidia的说法，不到一周的时间，其专家就使用HPC Container Maker(该产品附带30种容器化HPC应用程序)来帮助领导Bryan Wong的包装研究代码。然后，他们利用Nvidia的Nsight调试工具开发了一个严重错误的修复程序，从而有可能完成计划在300,000 GPU小时中花费800,000 GPU小时的工作，从而节省500,000美元。

在卡内基梅隆大学，由Olexandr Isayev领导的团队与Nvidia合作，将AI方法应用于高通量虚拟筛选任务，该过程使用算法来识别生物活性分子。与传统的科学模拟不同，人工智能通过尝试模拟分子相互作用的每种可能组合来对问题采取暴力手段，而AI则进行有根据的猜测，从而减少了要模拟的组合数量。从理论上讲，这将加快候选药物的发现(以及更快的现场试验)。Isayev估计它可能比通常的机械计算快一百万倍。

该过程的第一步是使用AI分析可以从化学公司购买的分子库，为进行模拟筛选做好准备。然后，将使用AI增强的分子动力学模拟筛选中的最佳候选者，并在合作伙伴实验室中测试最终筛选中的最佳匹配。

在工作结束时，Isayev和同事计划将其数据集存储在开源当前局势数据湖中，该数据湖是由亚马逊AWS部门维护的策展数据集的集中存储库，希望其他研究人员将从中受益。

IBM公司

IBM技术计算副总裁Dave Turek表示，当前局势的研究将继续与各领域的合作伙伴一起进行-在其硬件驱动的机器上以及与之有关系的实验室和机构中。他说：“在没有任何大合同或任何种类的合同的情况下，[财团]以共享资源和管理加快进入财团的科学建议并将其与最佳资源匹配的方式共同聚集在一起。”一份声明。“这些团队正在迅速进步，这些由超级计算机驱动的项目正在使用新颖的方法来了解该局势。”

例如，位于英国达里斯伯里的Hartree中心的IBM研究人员与牛津大学的科学家合作，将分子模拟与AI相结合，以发现可以用作抗当前局势药物的化合物。该团队表示，使用Summit和德克萨斯大学高级计算中心(TACC)的Frontera(在全球500强中排名第五)的系统，他们表示将在数小时内完成数月的研究。

生成分子化合物

在IBM的帮助下，犹他大学的研究人员利用了国家超级计算机中心的Blue Waters和TACC的Longhorn and Frontera来生成了2000多个与当前局势相关的化合物分子模型。他们根据分子的力场能量估计值对模型进行了排名，他们认为这可以帮助科学家设计出更好的酶肽抑制剂来阻止当前局势。

研究小组研究了该局势主要蛋白酶的结构，该酶分解蛋白质和肽，并与一种称为N3的肽抑制剂复合。然后，他们应用了一种开发方法来识别阻止埃博拉的分子，其中涉及分子动力学模拟和特定结构的优化。这使当前局势蛋白酶能够分解出一系列已经设计好的相似，易于检测的探针，为评估抑制剂的有效性进行评估奠定了基础。

该工作建立在关于原子产生的势能如何使一个分子带正电荷或带负电荷的“力场”(吸引或排斥其他分子)的知识体系上。研究人员使用分子动力学代码AMBER，在1亿厘米的范围内观察到了实验结果，这是除最坚固的显微镜以外所有其他显微镜所无法感知的测量结果。

犹他州大学的Schmidt实验室随后将把这种肽导线转化为称为环状修饰肽的生物药物支架。“我们希望我们找到一种新的肽抑制剂，可以在接下来的几周内通过实验验证。然后我们将进行进一步的设计，使该肽具有环状，使其作为潜在药物更稳定。”犹他大学教授兼研究负责人Thomas Cheatham在一份声明中说。

绘制当前局势的传播方式

众所周知，当前局势是通过载有局势的飞沫传播的，这些飞沫通过空调，风和其他形式的湍流在环境中传播。但是机载传播率仍然是一个争论的话题，一些专家说，收集机载传播的有用证据可能要花费数年时间，并且会丧生。

为了更清晰地追求清晰度，犹他州立大学，劳伦斯·利弗莫尔国家实验室和伊利诺伊大学的科学家打算利用该财团的超级计算资源来研究空气传播的呼吸道传染病如当前局势的人际传播。他们基于这样的假说，即从人的呼吸道喷出的雾化液滴比最初设想的更快地污染房间。他们将利用在IBM硬件上运行的高保真多相大涡模拟(LES)(用于计算流体动力学的湍流数学模型)来确定典型医院环境中的云路径。

短期目标是了解云的持续时间以及颗粒的沉降位置，这可以为非药理技术提供信息以减少扩散。研究人员在一份声明中写道：“这项研究的目标是从根本上提高我们对空气传播的呼吸道传染病人际传播的理解。”“我们的发现将[使其]对医疗保健专业人员来说更加安全。”

研究遗传易感性

除了分离可杀死当前局势的化合物并绘制局势传播图外，研究人员还试图通过执行基因组分析和IBM超级计算机增强的DNA测序来确定风险组。

美国国家航空航天局(NASA)的一组科学家观察到，当前局势似乎会引起肺炎，引发肺部炎症反应，称为急性呼吸窘迫(ARDS)。为了测试这一点，他们计划使用美国宇航局艾姆斯研究中心的超级计算机，该计算机将对患有ARDS或未患有ARDS的患者进行基因组测序。

如果一切顺利，该团队相信他们的研究将为预测哪些当前局势患者可能发展为ARDS以及因此哪些患者在出现严重症状之前可能需要加强支持方面提供实用工具。这样的工具可以帮助指导重病患者的重症监护资源使用，并使医护人员能够更好地管理正在进行的治疗。

英特尔

英特尔积极参与设计，开发和部署了多个与联盟相关的超级计算机，以及即将在芝加哥的阿贡国家实验室推出的Aurora。该公司表示，它的工程师团队致力于HPC应用程序的代码优化，包括LAMMPS(一种分子动力学代码)，Gromacs(一种用于蛋白质，脂质和核酸模拟的程序包)，NAMD(另一种分子动力学代码)，AMBER ， 和别的。英特尔还与合作伙伴共享工具，架构知识和软件，以增强当前局势应用程序并在基于英特尔的硬件上扩展其性能。

英特尔关注的一个特定领域是与NAMD的合作，以发布该版本的代码，从而在支持AVX-512的至强处理器上提供更快的仿真。该公司表示，性能的显着提高将使研究人员能够扩展与当前局势相关分子的模拟的时间范围，从而使他们能够通过“原子级”细节更好地了解局势感染的各个方面。该更新预计将于六月公开发布，以供日后使用。

惠普企业

惠普(HPE)的某些工作是通过联盟完成的，而其余的工作则集中在许多客户和合作伙伴上。由于在2019年9月以约13亿美元的价格收购了Cray，HPE声称其使用的超级计算机和HPC系统数量超过了任何领先的研究中心。

“今天，高性能计算比以往任何时候都更加强大，其强大的计算能力以及其他先进功能极大地改变了药物研发领域，” Cray前首席执行官，HPE HPC和关键任务系统负责人Peter Ungaro说道。组，在声明中。“超级计算和HPC系统为AI和机器学习应用释放了更大的潜力，当将其应用于3D建模和仿真时，可以显着[加快]洞察时间并[增加]科学成果。我们在财团中的工作为研究人员提供了通常无法独立获得的HPC功能，以帮助快速追踪大流行病的治疗方法。”

药物设计研究

HPE与Microsoft合作，正在与位于汉斯维尔的阿拉巴马大学(UAH)的团队合作，通过Azure云提供其Sentinel超级计算机。有了超级计算机，再加上一支由专业人员组成的HPE专家团队，它可以为UAH的药物设计过程的各个阶段提供支持。

研究人员正在采用分子对接方法，这是一种生物信息学建模，涉及两个或更多分子的相互作用以产生稳定的组合。Sentinel会利用植物，动物，真菌和海洋中大量开放的天然产物，进行计算以确定天然化合物如何与当前局势的蛋白质相互作用。以前，与过去的整个24小时相比，可以在7到8分钟内针对蛋白质目标改善20,000个分子对接。现在，研究团队每天可以进行多达120万个分子对接。

在其他地方，HPE通过Theta超级计算机为位于劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的工作提供支持，该超级计算机位于Argonne Leadership Computing Facility。研究人员的目标是应用AI加速从候选药物数据库中模拟数十亿个分子的过程。他们将潜在候选人的数量从1040个减少到20个，并利用Catalyst(由HPE驱动的HPC集群，该集群生成诸如实验和结构生物学数据之类的预测结果)来改善结果并加快发现速度。

HPE还与法国国家科学研究中心和GENCI合作，用GENCI设计的GENCI的让·扎伊(Jean Zay)超级计算机武装巴黎索邦大学的科学家。该团队正在使用Jean Zay来优化Tinker-HP软件，该软件是一种由多个图形卡支持的并行计算方法，旨在模拟大型生物分子的原子水平。Tinker-HP同时执行一系列数据密集型计算，以比其他方式更快，更高分辨率的方式创建分子相互作用的3D模拟。

私营部门的贡献

财团的工作性质并不严格是学术性的。初创企业希望利用该小组的大量计算资源来开发针对当前局势的疗法，分子设计和药物。

位于印度加尔各答的Novel Techsciences正在从印度的3,000多种药物计划和抗局势植物提取物中鉴定出植物化学物质，这些药物可能是对抗当前局势的天然药物。该研究小组还计划分离植物来源的化合物，以帮助解决因当前局势变异而引起的多药耐药性，目的是开发一种全面的预防性治疗方案。

在伦敦，Y Combinator支持的PostEr监督着Moonshot项目，该项目旨在根据60多个片段命中(即已验证与目标蛋白结合的分子，使其成为药物发现的化学起点)来生产抑制剂。在实验中分离出以确定当前局势的分子结构。通过在后台运行机器学习算法以分类建议并生成合成计划，PostEra已经确定了约21种由志愿者提交的高效分子设计，这些化学设计将由化学公司Enamine合成。这个项目的结果将在几个月内在动物身上进行测试。

如果成功的话，PostEra's将成为以开源方式开发的首批药物之一。该公司在一份声明中表示：“ [机器学习]可以将确定这些化合物的最佳方法的时间从数周缩短至数天。”“ [我们相信]全球科学界[可以建议]可能与[当前局势]结合并中和的候选药物。”

另一个私营部门项目由总部位于伦敦的AI初创公司Kuano领导。该小组的目的是从类似于当前局势的疾病(主要是其他当前局势)中获得见识，以设计出有效的当前局势药物。这项工作依赖于一种遗传算法，该算法搜索围绕现有抗局势药物的化学空间，并基于基于现有结合数据的基于深度学习的分类模型。该公司将这些工具与对接和分子动力学模拟相结合，以增强结果并产生机器学习模型，该模型可用于对分子设计进行评分，以合成抗局势化合物。

至于AI和药物研发初创公司Innoplexus，它还与财团的超级计算机合作，以加速发现可能导致药物对抗当前局势的分子。它期望对五种有前途的候选物进行置换，特别是有效，无毒且可以制造的候选物。

早些年

尽管许多工作仍处于早期阶段，但财团周围的势头似乎正在加速。

上个月，IBM宣布英国研究与创新(UKRI)和瑞士国家超级计算机中心(CSCS)将加入该联盟，提供包括爱丁堡大学ARCHER在内的机器。科学技术设施理事会的DIRAC;生物技术和生物科学研究委员会的厄勒姆研究所;根据世界500强排行榜，世界排名第六的超级计算机Piz Daint。新增加的功能使petaflop的总数从5月的437个和3月中旬的300个升至483个。

“ 当前局势 HPC联盟……是有史以来建立的最大的公私合作伙伴关系。从五天后的一系列电话会议开始，……有超过二十个合作伙伴加入其中，其中许多通常是竞争对手。” IBM的Turek说。“没有任何大笔合同或任何种类的合同，该小组[以某种方式聚集在一起]，既可以共享资源，又可以管理加速加入该财团的科学提案并将其与最佳资源匹配的过程。”

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