央广网科技9月17日消息（记者 王蕾）近日，联想为中国科学院提供整体HPC解决方案，建设高性能计算中心，满足中科院对高性能计算力的需求，助力基因测序科学研究稳步向前。
“分析生物大数据，高性能的计算机群对我们来说是很重要的，没有高性能的计算机群支撑的话，整个工作没办法开展。”中科院遗传发育所基因组分析平台首席技术专家梁承志教授在介绍日常工作中说道。
生物研究领域的主要研究方向是基因组学和生物信息学，目标是把基因组中的信息解析出来。每个生命的基因组上都有遗传物质，并通过基因组传承下去，因此，对于生物研究来说，重要的信息都在基因组里。
中科院遗传发育所基因组分析平台首席技术专家梁承志教授
生物科学的发展对技术依赖性非常高，最新的高通量技术可以把生命的过程转变成数据和信息。“生命系统在数字化以后，我对这些数据进行分析，在分析的过程中发现其中的一些规律。有了这些规律，我们就可以得到一些新的知识，用这些知识来指导我们的日常生活。”梁承志说道。
为了让记者更好的理解，梁承志介绍了两个主要方向和目标，对于精准医学领域来说，通过对基因组的了解，以及个人生命过程的了解，得到新的知识来指导如何使用个性化的药物来解决癌症或其它疾病的治疗问题，或通过不同人不同食谱的改变，指导人们的日常生活，以此来提高健康水平。在粮食育种领域中，则通过大数据的分析来产生育种相关的新知识、新方法、新理论，可以指导日常的育种工作，提高育种效率。
生物大数据有“三高”特点：高复杂性、高不确定性，高维度。数据维度高就导致了计算量的复杂，因此需要高性能集群进行帮助。梁承志介绍说，计算的瓶颈很多，生物系统基于本身的复杂程度和多层次，分析时对数据的传输速度要求比较高，所以计算系统对存储硬件的要求就比较高，分析时既考虑计算又考虑存储。他表示，“如果没有高性能集群支撑的话，对数据的分析无法实现，因为数据量太大，对存储和计算都有很高的要求。而联想高性能计算（HPC）集群的使用，可以提高我们的数据分析速度和工作效率。”
据了解，中科院有较为丰富的HPC集群使用经验，但因为早期的设备故障率高、稳定性较差，计算性能无法满足中科院的日常科研需求，并且原有机房空调设备老化，耗电量较高，无法支持更多的新购IT设备的散热需求，高性能计算系统升级迫在眉睫。联想通过为中科院搭建了采用Intel最新产品的HPC平台，在满足云计算方面需求的同时，也为科研攻关提供计算力支持。
中科院高性能计算中心
联想数据中心业务集团中国区政府行业销售总监邰能波表示，联想DSS高端并行存储所提供的存储总容量将近3个PB，是中科院原有的存储系统的约3倍容量，DSS高端并行存储的聚合带宽可达到10GB/s，是中科院原有的存储系统性能的2倍。此外，整体交付的模块化机房高效节能，实际PUE约1.5，为中科院节省了大量电费。
联想数据中心业务集团中国区方案营销总监李炜介绍说，HPC诞生的第一个基础应用就是科研。国产的与进口的高性能集群之间的差异，在硬件领域，基本上已经补全，但是在软件领域，国产的高性能计算机群相对还是弱一些。目前，中国已经有世界级的硬件公司，还需要与世界级的工业软件公司一起配合，才可能做出更好的产品。
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