北京2025年1月8日 /美通社/ -- 云南，這片被大自然偏愛的神奇土地，坐擁"動植物王國"的赫赫威名，其生物多樣性傲居全國之首。得天獨厚的自然條件，讓云南成為植物認知、藥物研發和保護植物多樣性的前沿陣地。

植物天然產物研究和藥物研發需要生物學、化學、物理學與藥學等多個學科交叉研究，充滿了未知與挑戰。隨著科研工作的不斷深入，傳統的研究手段逐漸變為由數據驅動的方式，通過計算機模擬可以加速植物天然產物及其相關藥物的研發進程，發掘更深層次的科學問題。

為此，浪潮信息為中國科學院昆明植物所構建了一個集科學計算、大數據存儲和智能化管理于一體的多學科計算服務平臺，為植物天然產物挖掘、藥物活性成分探尋、化合物分子精細建模與優化，以及新藥創制等一系列復雜科研流程注入新的動力。

從植物天然產物到藥物研發，多學科應用融合的荊棘之路

構建完善的研發體系需要海量科學大數據的積累，從而支撐植物學、植物天然產物化學、藥物學等科研領域的深入研究，這對于認識、利用和保護植物多樣性以及發現植物天然產物藥物具有重要意義。然而，隨著新技術和新應用的不斷涌現，科研數據量和計算量呈現指數級增長，這使得全新規劃的多學科計算服務平臺建設面臨著前所未有的挑戰。

如今，生物大分子模擬、核酸分析等計算密集型應用在科研任務中廣泛使用，對于算力的需求也是水漲船高。以研究多糖類藥物合成過程為例，糖分子因其獨特、復雜的結構與功能，難以用常規遺傳密碼解讀，需要利用Amber等分子動力學應用開展生物大分子計算模擬，以直觀地展現糖分子在溶液環境中的構象變化情況，預測不同合成策略下得到的糖分子結構特征，對比分析哪種方案更有可能合成出具有理想活性的目標糖分子。這個過程涉及到大量原子間相互作用，以及復雜的化學鍵變化等諸多精細且繁雜的計算，同時要保證模擬的準確性和精度，哪怕僅運行數微秒到數十微秒，對算力的需求也十分巨大。

此外，在植物研究過程中將產生大量的科研數據，需要采集處理高達數TB到數PB的數據，涵蓋了植物樣本采集階段的基礎信息記錄、實驗處理環節的各類參數設定、分析過程中產生的各層級多組學數據。以藥用和瀕危物種研究為例，需要運用高通量篩選（HTS）技術，對植物樣品材料深度剖析，以獲取相關基因組和nrDNA序列，構建起精準鑒定參考數據集。這要求存儲系統不僅具備高性能、高可靠性、高可擴展性，還需要與原有云平臺無縫對接，實現數據的自由流通與共享。

因此，多學科計算服務平臺作為各大項目組的統一算力和存儲支撐平臺，必須依據不同應用的獨特需求，設計出清晰合理的數據流向，搭建統一、智能的計算資源管理體系，確保算力、存儲、網絡資源的高效利用，避免資源閑置或沖突。

打造多學科計算服務平臺，元腦服務器加速天然藥物研發

綜合考慮科研對算力資源、高性能存儲、算網融合調度等需求，浪潮信息為昆明植物所量身定制了植物天然產物大數據中心多學科計算服務平臺。該平臺以元腦服務器NF5280G7和AS13000分布式存儲為核心支撐，同時部署Cluster Engine平臺優化算力調度與管理。通過整合計算、存儲、網絡和應用資源，極大地推動植物科學研究的進展，實現科研數據的高效管理和分析，加速科學發現和創新。

• 加速科學計算應用運行，提升藥物研發效率：分子動力學應用Amber專為生物分子系統模擬研發，是典型的算力"饕餮"，對浮點計算性能要求極高；而用于DNA-seq比對、RNA-seq比對的生物信息學應用 BWA、STAR則需要單機多核大內存計算。面對不同科研應用的差異化算力需求，以元腦服務器NF5280G7為核心支撐，依托100Gb Infiniband計算網絡，實現各節點數據的高速傳輸，提升了整體算力效率，讓植物天然產物特征分析、分子結構模擬等藥物研發關鍵環節全面提速。
• 實現高速數據讀寫，釋放多組學大數據的價值：為快速處理藥物研發中產生的高分辨率圖像、大規模的序列信息和復雜的生物網絡等數據信息，平臺存儲系統基于AS13000組成全對稱分布式架構，提供2PB可用容量，采用HDR100 IB網卡對接高性能平臺，25G網卡對接私有云平臺，實現高達30萬IOPS效能，單節點帶寬大于1GB/S，數據讀寫效率大幅提升，并顯著降低了數據丟失風險，有效規避因數據差錯導致的項目延誤或失敗。
• 動態調整資源配置，讓算力資源物盡其用：為了有效支持各項目組的分子對接、藥物篩選和藥效預測等復雜計算任務，滿足Amber等計算密集型應用和BWA、STAR等內存計算應用的差異化需求，算力平臺通過部署Cluster Engine實現資源的統一管理和資源調度，依據應用特性優化資源分配，確保性能發揮。如針對Amber應用分配計算節點資源，針對生物信息學應用分配胖節點資源，使計算中心資源利用率提高到90%以上，在大規模并行計算與數據分析時能夠快速響應科研訴求，為藥物研發提供靈活、彈性的算力保障。

多學科計算服務平臺的建設與應用，能夠更好地分析和處理實驗數據，加快新植物天然產物的發現速度，幫助昆明植物所的科研人員更準確地識別和篩選具有潛在藥用價值的植物天然產物，從而加速新藥的研發進程。