Более четырех десятилетий высокопроизводительные вычисления (HPC) были основой научных открытий. Их главная роль была проста: выполнять крупномасштабные физические симуляции, такие как молекулярная динамика, вычислительная химия, сейсмическая визуализация, прогнозирование погоды и вычислительная гидродинамика.
Эта модель сейчас претерпевает глубокую трансформацию.
По данным Hyperion Research, искусственный интеллект используется более чем в 78% центров HPC по всему миру. Для сравнения, объединенный рынок HPC и ИИ вырос на 23,5% в 2024 году, достигнув примерно 60 миллиардов долларов, и, по прогнозам, к 2030 году приблизится к 140 миллиардам долларов.
ИИ больше не является просто еще одной рабочей нагрузкой, выполняемой параллельно с HPC. Он все больше становится неотъемлемой частью самих научных вычислений.
Нигде это слияние не является столь значительным, как в науках о жизни и здравоохранении (LSH), где организации сталкиваются с растущим давлением с целью ускорения сроков исследований, улучшения результатов и максимизации ценности существующих технологических инвестиций.
Почему науки о жизни находятся в центре конвергенции HPC и ИИ
Организации в сфере наук о жизни уже давно полагаются на HPC для поддержки ресурсоемких рабочих нагрузок, таких как:
- Симуляции молекулярной динамики
- Вычислительная химия
- Молекулярный докинг
- Геномный анализ
- Криоэлектронная микроскопия
- Реконструкция медицинских изображений
- Эпидемиологическое моделирование
- Клинические и трансляционные исследования
Хотя HPC обеспечивал прорывные открытия, традиционные подходы часто требуют больших вычислительных затрат, длительного времени обработки и множества циклов экспериментов.
ИИ меняет это уравнение.
Вместо того чтобы заменять HPC, ИИ дополняет его. Модели машинного обучения могут интерпретировать сложные наборы данных, расставлять приоритеты для симуляций, прогнозировать вероятные результаты и направлять ученых к наиболее перспективным экспериментам. Традиционные симуляции продолжают обеспечивать научное подтверждение, в то время как ИИ помогает определить, куда инвестировать время и ресурсы.
Результатом является новая исследовательская парадигма, в которой прогнозирование, симуляция и валидация работают как единый рабочий процесс.
Трансформация геномики с помощью открытий, управляемых ИИ
Геномика — один из самых ярких примеров этой трансформации.
Ускоренные графическими процессорами решения, такие как NVIDIA Parabricks, и инструменты вызова вариантов на базе ИИ, такие как Google DeepVariant, значительно сократили время анализа всего генома. Задачи, которые раньше занимали больше суток на системах на базе CPU, теперь могут быть выполнены значительно быстрее чем за час.
В то же время геномные базовые модели на основе трансформеров создают совершенно новые возможности для масштабного анализа генетических данных, позволяя исследователям обнаруживать закономерности и связи, которые раньше было трудно выявить.
Коммерческий импульс отражает технологический сдвиг. Ожидается, что рынок ИИ в геномике вырастет с 1,56 млрд долларов в 2026 году до 12,57 млрд долларов к 2034 году, демонстрируя среднегодовой темп роста почти в 30%.
Для медицинских учреждений, фармацевтических компаний и исследовательских институтов это напрямую означает более быстрые инсайты, улучшенные инициативы в области точной медицины и более эффективные программы геномных исследований.
Переосмысление разработки лекарств
Разработка лекарств переживает еще более драматическую трансформацию.
Исторически исследователи полагались на масштабный вычислительный скрининг и симуляции для выявления перспективных соединений. Хотя этот подход эффективен, он может быть дорогостоящим, трудоемким и ресурсоемким.
ИИ меняет начальный этап процесса разработки.
Современные модели ИИ могут:
- Генерировать новые молекулярные структуры
- Предсказывать структуры белков
- Оценивать молекулярные свойства
- Расставлять приоритеты среди кандидатов в соединения
- Определять перспективные биологические мишени
Традиционные рабочие нагрузки HPC затем обеспечивают научную строгость, необходимую для валидации посредством молекулярной динамики, симуляций квантовой химии и расчетов свободной энергии.
Это создает мощную комбинацию, в которой ИИ расширяет область поиска, а HPC обеспечивает научную достоверность.
В результате организации могут оценивать большее число потенциальных терапевтических средств, направляя дорогостоящие ресурсы для симуляций и лабораторных исследований на наиболее перспективных кандидатов. Ожидается, что рынок ИИ в разработке лекарств вырастет с 5,09 млрд долларов в 2026 году до 17,56 млрд долларов к 2031 году, отражая среднегодовой темп роста (CAGR) на уровне 28,1%.
По мере расширения внедрения ИИ организациям необходимо переосмыслить свою инфраструктурную стратегию.
Проблема заключается не просто в добавлении графических процессоров к существующим кластерам. Она требует модернизации во всех областях: вычисления, хранение данных, сети, программные платформы и операционные процессы.
Реинжиниринг стека HPC для наук о жизни
Создание исследовательской платформы, готовой к работе с ИИ, требует изменений во всем технологическом ландшафте:
- Вычислительная архитектура: сохранение узлов с CPU и большим объемом памяти для геномики и традиционных симуляций при одновременном добавлении ресурсов GPU для обучения ИИ, инференса и ускоренных научных приложений
- Хранение и ввод-вывод: объединение параллельных файловых систем с высокопроизводительной флеш-памятью и объектным хранилищем для поддержки контрольных точек симуляций, геномных наборов данных, конвейеров ИИ и требований смешанных рабочих нагрузок
- Сеть и интерконнект: увеличение пропускной способности и снижение задержек между ресурсами вычислений, хранения и ускорителей для обеспечения распределенного обучения ИИ и тесно связанных научных вычислений
- Планировщики и программное обеспечение: расширение традиционных сред на базе Slurm с помощью контейнеров, Kubernetes, автоматизации рабочих процессов и возможностей MLOps, поддерживающих разработку ИИ и его развертывание в продакшене
- Безопасность и соответствие требованиям: поддержание разделения между исследовательскими, клиническими и регулируемыми средами при одновременном усилении управления, отслеживаемости моделей, аудируемости и средств контроля конфиденциальности данных
- Мониторинг и операции: отслеживание использования инфраструктуры, эффективности GPU, производительности инференса, энергопотребления, узких мест хранилища и общей научной производительности
- Электропитание и охлаждение: оценка готовности объекта к инфраструктуре ускорителей высокой плотности и внедрение технологий жидкостного охлаждения там, где традиционные среды с воздушным охлаждением недостаточны.
Цель состоит не в том, чтобы создать отдельную среду ИИ, работающую параллельно с устаревшей платформой HPC.
Цель состоит в том, чтобы построить единую конвергентную платформу HPC-AI, где симуляция, обучение моделей, инференс и научные рабочие процессы используют общую инфраструктуру, наборы данных и средства операционного контроля.
Ускорение пути с помощью услуг модернизации HPC-to-AI от HCLTech
Переход от традиционной среды HPC к конвергентной платформе HPC-AI требует большего, чем просто добавление инфраструктуры GPU. Организациям необходимо согласовать вычисления, хранение данных, сети, программные платформы и операционные процессы для поддержки нового поколения научных рабочих процессов с поддержкой ИИ, сохраняя при этом надежность существующих исследовательских сред.
Успешная трансформация обычно начинается с понимания текущих требований к рабочей нагрузке, проверки новых сценариев использования ИИ и поэтапной модернизации инфраструктуры. Цель состоит в том, чтобы создать единую платформу, где симуляция, обучение ИИ, инференс и исследования на основе данных могут беспрепятственно работать вместе.
HCLTech помогает организациям в сфере наук о жизни осуществлять этот переход, объединяя опыт в области инфраструктуры высокопроизводительных вычислений (HPC), инженерии искусственного интеллекта, исследовательских рабочих процессов в науках о жизни и управляемых операций. Благодаря структурированному подходу к модернизации организации могут ускорить внедрение, снизить риски трансформации и максимизировать ценность существующих технологических инвестиций.
Преимущество HCLTech
Успешная трансформация HPC в ИИ требует экспертизы в области инфраструктуры, программного обеспечения, операций и научных исследований.
HCLTech объединяет четыре критически важные возможности:
- Комплексная ответственность: оценка, архитектура, развертывание, миграция, эксплуатация и оптимизация
- Опыт в области HPC и инженерии ИИ: интеграция моделирования, аналитики, обучения ИИ и промышленного инференса
- Понимание предметной области наук о жизни: соответствие требованиям геномики, разработки лекарств и регулируемых исследований
- Гибкие модели потребления: поддержка локальных, гибридно-облачных сред и сред HPC-как-услуга (HPC-as-a-Service)
Будущее за конвергентной платформой HPC и ИИ.
Будущее вычислений в науках о жизни — это не ИИ или HPC. Это ИИ и HPC, работающие вместе как единая платформа.
Моделирование продолжает обеспечивать научную достоверность. ИИ расширяет пространство открытий. Автоматизированные рабочие процессы объединяют данные, модели, исследователей и лаборатории в единый механизм инноваций.
Для организаций, занимающихся науками о жизни, эта конвергенция открывает мощные возможности для ускорения генетических открытий, оценки большего числа кандидатов в лекарственные препараты, сокращения сроков исследований и максимизации ценности существующих технологических инвестиций.
Организации, которые успешно объединят прогнозную аналитику с научным моделированием, определят следующую эру научных открытий. HCLTech помогает сделать эту трансформацию практической посредством структурированного перехода от традиционных сред HPC к исследовательским платформам корпоративного масштаба с поддержкой ИИ.
Ссылки
