Alphafold2蛋白質結構預測AI工作站配置推薦24v1

價格變更日期：2024/01/05（2024年第1季度），

變更原因：GPU部分價格變化，CPU部分升級換代

目錄
AlphaFold2計算特點
蛋白質三維結構預測AI工作站配置推薦
蛋白質三維結構預測AI集群配置推薦

蛋白質三維結構預測是一項計算量非常巨大的任務，科學家多年的探索研究，形成了X射線晶體學法、核磁共振法、冷凍電鏡等
2021年底，谷歌的DeepMind團隊的采用人工智能方法的AlphaFold2算法在生物界引起了極大的轟動，它能準確地預測蛋白質的結構，AlphaFold2是當今預測蛋白質3D結構的最強工具。它將被大量用于推動世界蛋白質研究向前發(fā)展.

AlphaFold2在國際蛋白質結構預測競賽（CASP14）上精確地基于氨基酸序列預測蛋白質的3D結構。其準確性可以與使用冷凍電子顯微鏡（CryoEM）、核磁共振或 X 射線晶體學等實驗技術解析的3D結構相媲美，

目前情況（大致統(tǒng)計）：
（1）Deepmind開源了AlphaFold2的源代碼（推理部分）
（2）華盛頓大學開源了RoseTTRFold的源代碼（推理部分）
（3）深勢科技復現(xiàn)了AlphaFold的訓練部分，并開源代碼（訓練和推理）
（4）上海天壤智能科技有限公司復現(xiàn)了TRfold訓練部分和推理部分
（5）上海交大對AlphaFold2的推理代碼進行了優(yōu)化（推理并行版）

 
（一）AlphaFold2蛋白質結構預測計算特點
如何配置好硬件，最快速度完成訓練、推理計算，首先分析其計算過程以及算法特點


圖1 Alphafold2計算示意圖

環(huán)節(jié)1 數(shù)據(jù)處理-序列特征生成計算特點

（圖片2來源：上海交大alphafold2并行優(yōu)化版）

計算過程
總輸入單個蛋白質序列FASTA格式（推理）；
通過搜索工具（jackHMMER/HHblits）分別對多個遺傳數(shù)據(jù)庫--執(zhí)行隱馬爾可夫模型的搜索生成MSA（序列-殘基）；見圖1
搜索的結構和序列產(chǎn)生的Pairing信息（殘基-殘基）；
通過HHsearch搜索的Template

計算與硬件配置分析
數(shù)據(jù)庫搜索過程涉及數(shù)據(jù)庫密集I/O讀寫，數(shù)據(jù)放到高速SSD硬盤上，數(shù)據(jù)量累積超過2TB，非常耗時，加速手段提升CPU計算速度。

硬件配置
CPU計算為主，內存要夠大，或配備NVME SSD固態(tài)卡，容量4TB以上

環(huán)節(jié)2 神經(jīng)網(wǎng)絡預測計算特點

（圖片來源：上海交通大學 https://parafold.sjtu.edu.cn/docs/quick-start/）

計算過程
利用多序列比對（MSA），把蛋白質的結構和生物信息整合到深度學習算法中，主要包括：神經(jīng)網(wǎng)絡EvoFormer和結構模塊（Structure module）.
在EvoFormer中，主要是將圖網(wǎng)絡（Graph networks）和多序列比對（MSA）結合完成結構預測，Alphafold2使用Transformer結構，不管是MSA還是殘基-殘基對的信息更新都使用了Attention機制，結構模塊的更新使用了三角法則，簡化了計算的復雜度，準確率也提高了不少.
結構模塊(Structure Module)主要工作是將EvoFormer得到的信息轉換為蛋白質3D結構.
整個模型的Evoformer和Structure module部分都使用了Recycling，即將輸出重新加入到輸入在重復refinement，進行信息的精煉.
計算特點
上述計算過程用GPU更合理，對GPU要求是高顯存帶寬、大容量顯存、大蛋白質計算通過將多GPU卡設置統(tǒng)一內存架構，大的顯存可支持更大的計算數(shù)據(jù)存放

計算架構分析匯總

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（二）蛋白質結構預算AI工作站配置推薦2024v1

西安坤隆計算機科技有限公司專注于工作站專業(yè)應用，對每個應用的計算過程研究分析，給出精準高效、高可靠計算架構和專業(yè)系統(tǒng)優(yōu)化，以及穩(wěn)定的技術支持，保證與應用軟件90%以上的匹配吻合，和長期穩(wěn)定運行.



硬件配置具有以下特點：
1）配備CPU規(guī)格均以高頻為主，兼顧足夠CPU核數(shù)，這樣保證數(shù)據(jù)預處理（最慢的環(huán)節(jié)），計算時間大幅縮短，GPU卡采用單精度指標高的、顯存容量大的，保證神經(jīng)預測計算加速，滿足AlphaFold2的理想的配置方案
2）整機的cpu、gpu、硬盤配置，滿足AlphaFold2推理（包括上海交大并行版）計算要求，均衡無死角，性能最大化；
3）為深勢科技的Uni-Fold訓練、推理模塊提供理想配置架構；
4）每個配置機器做到即開即用，并提供硬件+優(yōu)化+穩(wěn)定高速運行技術支持服務
5）支持大規(guī)模的計算擴展應用需求


2.1 蛋白質結構預測工作站配置參考24v1

2.2 AlphaFold訓練集群配置參考23v1


 
集群技術特點
（1）本集群是由高頻服務器、GPU計算服務器、管理服務器、并行存儲服務器組成。
（2）集群硬件配置每個環(huán)節(jié)都基于人工智能預測蛋白質三維結構算法最快優(yōu)化設計。
（3）【高頻服務器】采用有限多核高頻CPU、高速NVME SSD用于密集海量序列比計算，計算性能和io讀寫性能完美匹配高效，支持多個單核計算或2個以上并行版的比對軟件同步計算。
（4）【GPU計算服務器】配備最新Xeon3代處理器，32核+8塊RTX A6000 48GB，cpu頻率和pcie 4.0 x16是蛋白質折疊人工智能并行計算最理想架構。
（5）作業(yè)調度軟件針對蛋白質預測元計算兩個主要環(huán)節(jié)：序列比對計算（CPU有限多核計算環(huán)節(jié)）、人工智能預測（GPU多卡并行計算環(huán)節(jié)），
序列比對計算環(huán)節(jié)--調用【高頻服務器】處理，
蛋白質結構預測計算環(huán)節(jié)--調用多臺【GPU服務器】并行計算。
（6） 集群性能從硬件架構、作業(yè)調度系統(tǒng)均比常規(guī)集群性能達到極致，全新改寫的作業(yè)調度系統(tǒng)，比市面上的作業(yè)調度系統(tǒng)效率更高。

方案1 蛋白質智能預測集群方案（40塊GPU卡）

方案2 蛋白質智能預測集群方案（80塊GPU卡）

參考資料：
AlphaFold2  https://github.com/deepmind/alphafold/

上海交大 AlphaFold再HPC平臺的部署和優(yōu)化
https://parafold.sjtu.edu.cn/docs/quick-start/  

PombertLab/3DFI
https://github.com/PombertLab/3DFI

上述所有配置，代表最新硬件架構，同時保證是最完美，最快，如有不符，可直接退貨

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