ローレンス・ジェンガー
2024年9月24日 10:41
ウェルカム サンガー研究所は、NVIDIA の高速コンピューティングを活用してがんゲノム解析を強化し、コストとエネルギー消費を大幅に削減しています。
NVIDIA ブログの発表によると、ヒトゲノム プロジェクトへの主要な貢献者であるウェルカム サンガー研究所は、がん研究の取り組みを強化するために NVIDIA の高速コンピューティング テクノロジを活用しているとのこと。
ゲノム解析の加速
英国に拠点を置くこの研究所は、世界最大級のシーケンシング施設を運営しており、48 ペタベースを超える DNA および RNA 配列を読み取りました。この膨大なデータ収集は、健康と病気のメカニズムの理解に役立ちます。特に、研究所の癌、老化、体細胞変異 (CASM) プログラムは、変異プロセスと治療効果を調査するために、毎年何万もの癌ゲノムをシーケンシングして分析しています。
こうした大規模な取り組みを管理するために、ウェルカム サンガー研究所は、NVIDIA DGX システムと、高速コンピューティングを活用してデータを効率的に処理するゲノム解析ソフトウェア スイートである NVIDIA Parabricks の使用を検討しています。CASM の主任ソフトウェア開発者である Jingwei Wang 氏は、NVIDIA のソリューションによって時間、コスト、エネルギーを大幅に節約でき、研究所が数十万の体細胞サンプルをより効率的に処理できるようになると強調しました。
実行時間とエネルギー消費の削減
同研究所は、ゲノム全体の機能スクリーニングと薬物検査のための高スループット モデルを開発しました。NVIDIA の高速コンピューティングとソフトウェアを統合することで、ゲノムあたりの実行時間とエネルギー消費量を大幅に削減しました。具体的には、NVIDIA GPU 上で Parabricks と Burrows-Wheeler Aligner (BWA) を採用することで、128 台のデュアル ソケット CPU サーバーを使用した場合と比較して、実行時間が 1.6 倍、コストが 24 倍、エネルギー消費量が 42 倍削減されました。
同研究所では、10,000 ゲノムの配列解析に年間約 1 億 2,500 万 CPU 時間を消費しています。GPU 上の Parabricks を使用した BWA に切り替えることで、同研究所は年間約 100 万ドルと 1,000 メガワット時のエネルギーを節約できます。これは、平均的なアメリカの家庭に 100 年間電力を供給するのに必要なエネルギーに相当します。
業界リーダーとのコラボレーション
サンガー研究所の NVIDIA アクセラレーテッド シーケンシング ラボは AI ファクトリーとして機能し、ここでデータが実用的なインテリジェンスに変換されます。この AI ファクトリー モデルは、フルスタックのアクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームを活用して、計算負荷の高いタスクに取り組みます。
同研究所は、シュナイダーエレクトリックなどの業界リーダーと連携して、エネルギー効率と高性能を実現するデータセンター設計を最適化しています。エネルギー管理と自動化の専門知識で知られるシュナイダーエレクトリックは、データセンターのダウンタイムの削減や、無停電電源装置や高度な冷却システムなどの重要なテクノロジーを DNA シーケンシング ラボに装備する支援を行っています。
NVIDIA GTC カンファレンスで、シュナイダーエレクトリックは、NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティング クラスター向けにカスタマイズされた AI データ センター リファレンス デザインのリリースを発表しました。これらのデザインは、高電力分配と液体冷却システムに重点を置いて、データ処理、エンジニアリング シミュレーション、電子設計自動化、コンピューター支援による医薬品設計、生成 AI を強化することを目的としています。
今週、ウェルカム サンガー研究所、シュナイダーエレクトリック、NVIDIA の代表者が、エコノミストが主催するニューヨーク市気候週間のパネルで、各社の共同の取り組みについて話し合います。
詳細については、NVIDIA ブログをご覧ください。
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