人工智能AI存储-Recursion公司利用DDN AI平台进行新药开发研究
发布时间：
2020-07-17 00:00
DDN®近日宣布，其高性能存储解决方案为生物技术公司Recursion采用自动化的实验生物学和人工智能进行更快和更有效的新药研发，提供了更多方面的支持。Recursion的案例不仅涵盖了AI基础设施的挑战、存储解决方案的好处，还揭示了其正在盐湖城进行的影响全球工作的实验细节。
Recursion公司采用了科学和技术相结合的新方法，来应对大多数制药企业都在面对的不断增加的研发成本和上市时间的挑战。它通过高性能的研发处理，尽可能地优化AI和ML，并从全球大型生物图像资源库获取数据的更大价值。
Recursion公司CTO Kris Howard说：“我们的数据就是我们的公司，我们需要一个强有力的存储架构来支持我们的人工智能驱动模型，有能力管理需要快速摄取、优化处理和减少应用程序的运行时间的大规模数据需求。”
在与DDN医药领域专家的合作中，Recursion的初期解决方案包括了DDN ES400NV®全闪和ES7990X®机械盘组成的EXAScaler并行文件存储系统，存储系统容量可以无缝扩展到可用于多个ML模型的2PB容量。Recursion存储的解决方案中使用了一个ES400NV全flash层作为大容量文件系统的前端，将每个文件的64K索引存储到这一层，然后再将其余数据流存储到ES7990X大容量机械盘组成的存储池中，这样加速了数据的访问。
DDN的混合高性能可扩展存储解决方案，尽可能地优化了AI和ML的性能，有助于降低成本，提高生物研究的效率。有了DDN的存储支持，Recursion每周可以进行大约35万次实验，并针对数百种疾病模型筛选数千种化合物，现在的成本和时间只需要传统新药开发的一小部分。
DDN总裁兼联合创始人Paul Bloch表示：“能成为Recursion存储基础设施的供应商是一种真正的荣誉，因为他们致力于打破传统的新药研发方法，为疾病提供精准和效率高的治疗方法。同时，DDN调整了Recursion的配置以满足特定工作负载的灵活性，成就了无缝支持18个节点和136个GPU。”
虽然传统的存储架构无法满足Recursion严苛的高性能文件处理要求，但DDN的2PB高性能，多层数据管理平台做到了尽可能地利用了GPU计算资源，加速了AI工作流。这种方法不仅为Recursion的高要求工作负载提供了很快的性能，而且有助于缓解文件访问瓶颈，同时支持高效的GPU流。
“DDN的存储特别快，”Howard说。“Flash层减少了40%的文件访问时间，可以让我们的GPU达到并保持饱和状态。从并行文件系统中训练数据是极不寻常的，但DDN提供了理想的解决方案。”
关于Recursion公司
Recursion公司成立于2013年11月5日，总部位于美国犹他州盐湖城，是一家临床阶段生物技术公司。Recursion将实验生物学和自动化与人工智能结合在一个大规模并行系统中，有效地发现各种适应症的潜在药物，包括遗传病、炎症、免疫学和传染病等疾病。
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