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NVIDIA GPU助力单颗粒冷冻电镜研究

t2Qj_NVIDIA_Ent 来源:NVIDIA英伟达企业解决方案 作者:NVIDIA英伟达企业解 2022-05-20 15:13 次阅读

清华大学杨茂君实验室是国内领先的结构生物学实验室,杨茂君教授目前为清华大学 Tenue-Track 系列教授,研究方向为生物大分子的结构生物学基础,主要以冷冻电镜为研究手段探究生物大分子的结构与功能。NVIDIA DGX Station A100 助力清华大学生命学院杨茂君教授实验室,缩短了冷冻电镜数据的处理时间,效率提升了约 50 倍。

GPU 替代传统计算方式

解决庞大计算问题

目前单颗粒的冷冻电镜的数据收集产生的数据量很大,以往的经验是使用 CPU 服务器以及多核多线程的方法进行计算,但在实际计算过程中,无 GPU 的普通服务器计算时间比较长,严重阻碍了后续的实验进展。以一套使用 Titan Krios 收集的 2000 张照片的数据量为例,使用 box 为 200 埃进行颗粒的抽取,后续假定可以抽取 200 万左右的颗粒,使用普通的无 GPU 服务器的普通工作站进行处理数据。以 RELION 软件为例,普通的二维和三维每一轮次可能需要一天,处理完所有的数据的二维和三维操作,得到最终的结果至少需要一个月的时间。

GPU 加速的三维重构计算,打破了上述的僵局。目前使用 GPU 的并行计算能力对于冷冻电镜的大规模处理,可以迅速的对图像进行优化和提升后续的处理时间。依托 NVIDIA DGX Station A100,使用 MotiionCorr2 和 GCTF 软件对图像进行处理,极大的缩短了后续的处理时间。同时使用 RELION 软件进行二维和三维分类的时候, GPU 加速大大提高了数据的处理时间。目前 200 万左右的颗粒进行二维分类,每一轮次可以缩短到 20-40 分钟左右,半天的时间就可以跑完一次理想的二维分类。样品质量好的话,借助于 GPU 加速, 2000 张照片的整体处理时间可以缩短到 4-7 天左右,给后续的冷冻电镜的数据处理带来了质的变化。

GPU 加速计

超强助力单颗粒冷冻电镜研究

借助于 NVIDIA DGX Station A100,该实验室极大地提升了单颗粒冷冻电镜的数据处理时间,优化了数据处理流程,为推动相关科研成果提供了良好的计算平台支持。

“在使用 NVIDIA DGX Station A100 过程中, GPU 的并行计算能力能够很好的对图像进行预处理,打破了冷冻计算过程中的时间过长的壁垒,大大减少了投入成本。能够快速的在一周左右的时间内完成从收数据到解析结构的过程,使科研工作者能够更快的投入到后续的结构分析过程中,特别是在冷冻电镜以及结构生物学高速发展的今天,使用高性能的 NVIDIA GPU 服务器,能够更好的抢占先机,缩短相应的科研攻关时间,为国内基础科研的快速发展提供了更好的平台。”清华大学生命学院杨茂君教授表示。

本案例中, NVIDIA 优选级合作伙伴北京安联通助力清华大学杨茂君实验室部署了高效 AI 计算处理平台,同时把原有的网络传输设备改换成全新的 NVIDIA 网络产品,大大提高了实验室设备的传输速度。点击“阅读原文”,详细了解服务器级 AI 系统 NVIDIA DGX Station A100。

原文标题:NVIDIA DGX Station A100 加速单颗粒冷冻电镜图像处理

文章出处:【微信公众号:NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

审核编辑:汤梓红

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