在生命科學領域，從新藥研發到基因組解析，從生物工程到疾病治療，每一步都依賴精確的數據分析和高效的計算能力。然而，隨著科學問題的復雜性和數據量的急劇增加，傳統的研究方法已顯得力不從心。
關鍵挑戰
- 降低研究成本
- 加速研究成果
- 優化共享計算資源
- 靈活擴展和縮減規模
- 管理混合I/O
- 縮短產品上市時間
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為了應對這些挑戰，科學研究需要在更短的時間內利用更多的數據進行更多的實驗。研究人員需要一種靈活的基礎設施，既能在本地和云端經濟高效地處理萬億級的文件和目錄，又不會拖慢研究進度。
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WEKA Data Platform – AI原生數據平臺，可以幫助企業和組織輕松駕馭復雜的數據管理，隨時隨地應對任何科學應用。
為何選擇WEKA？
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- 通過動態性能和容量擴展，加速藥物發現的速度
- 通過云端無縫集成，方便團隊協作
- 在不影響性能的前提下，保護重要數據
- 更快地建立模型
- 簡化環境管理，包括備份和災難恢復
- 降低數據處理和存儲成本
- 靈活擴展，滿足現代化數據管道的需求
- 無需在不同地點之間復制數據集
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WEKA 無需過度配置存儲資源，來滿足性能密集型的生命科學應用需求。其雙向擴展功能能夠快速擴展研究工作流以滿足時間要求，然后在不需要時縮減規模，因此無需為不使用的資源付費。
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保持 GPU 計算集群獲取數據對數據管道性能和效率至關重要。WEKA 可將 GPU 的運行速度提升20倍，這意味著 GPU 和建模軟件等待數據的空閑時間更少。零調優功能確保分析管道中的每個應用都能獲得所需的性能。
此外，WEKA 的零拷貝架構無需進行多次數據拷貝和復雜的數據處理，從而縮短了研究人員和科學家的洞察時間。WEKA 為閃存和對象存儲提供的單一命名空間以及智能分層功能，確保熱數據隨時可供分析，從而將應用性能提升高達 7 倍。WEKA 還支持靈活的本地部署，混合部署和云部署，并與 AWS 平臺無縫集成。
選擇 WEKA，不僅是為了解決當前的研究問題，更是為了迎接未來的挑戰。到2032年，預計 AI 在生命科學領域的價值將達到90億美元。選擇 WEKA Data Platform，研究人員可將：
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- 項目時間加快90%
- 應用性能提升高達7
- 管理開銷降低20倍
- 基礎設施成本降低高達75%
- Wall-clock time 縮短高達30%
部分使用 WEKA 的生命科學研究客戶
WEKA 成功案例
Atomwise
Atomwise 成立于2012年，總部位于加利福尼亞州舊金山。是一家專注于開發用于藥物發現的人工智能解決方案供應商。
問題：需要改善AI 訓練時間（epoch times），并找到一種無需復制到多個 EBS 實例的低成本解決方案。
解決方案：從本地服務遷移后，訓練時間從3個月縮短到1周，并節省了超過100%的成本。
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- 在 AWS 上訓練時間減少了92%
- 創建和復制1GB 文件的速度提升了40倍
- 用于模型訓練的文件數量達3000萬
Genomics England（GEL）
Genomics England（GEL）于 2013 年 7 月成立，作為英國國家醫療服務體系（NHS）建立 65 周年慶典的一部分，其初衷是為了在英國運行 100,000 個基因組項目，它如今正在推動基因組研究應用于人類健康領域。
問題：GEL 需要一個高性能的解決方案，以擴展超出傳統 NAS 存儲能力的共享數據集，但對象存儲（OBJ）速度太慢。
解決方案：使用WEKA 后，容量擴展了5倍，性能提升了10倍，成本相比Isilon減少了75%。
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- 基因組數據管道比CPU快72倍
- 存儲數據達140PB
- 每個基因組的存儲成本降低了75%
WEKA：AI 原生數據平臺 ?
——加速眾多研究領域和高性能生命科學工作負載
- 藥物發現
- 藥物設計
- 藥物再利用
- 藥物開發
- 基因組學
- 基因工程
- 合成基因設計
- 分子動力學
- 新分子生成
- 預測性多肽設計
- 蛋白質工程
- 生物標志物識別
- 醫療設備設計
- 醫學影像分析
- 個性化醫療
- 精準醫療
- 新配體設計
- 蛋白質穩定性預測
- 蛋白質表達預測
- 數據收集自動化
- X射線晶體學
- 冷凍電子顯微鏡（CryoEM）
- 自然語言模型
- 數學建模
- 疾病診斷
- 研究合作
- 疾病預測
- 疾病監測
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了解更多關于 WEKA 加速科學研究和的每一步，為生命科學的未來奠定堅實基礎，歡迎聯系我們提交需求，讓 WEKA 幫助您充分發揮 GPU 的潛力。
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