Alphafold2蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)AI工作站配置推薦24v1

價(jià)格變更日期：2024/01/05（2024年第1季度），

變更原因：GPU部分價(jià)格變化，CPU部分升級(jí)換代

目錄
AlphaFold2計(jì)算特點(diǎn)
蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)AI工作站配置推薦
蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)AI集群配置推薦

蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是一項(xiàng)計(jì)算量非常巨大的任務(wù)，科學(xué)家多年的探索研究，形成了X射線晶體學(xué)法、核磁共振法、冷凍電鏡等
2021年底，谷歌的DeepMind團(tuán)隊(duì)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(dòng)，它能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，AlphaFold2是當(dāng)今預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的最強(qiáng)工具。它將被大量用于推動(dòng)世界蛋白質(zhì)研究向前發(fā)展.

AlphaFold2在國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP14）上精確地基于氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。其準(zhǔn)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(xué)等實(shí)驗(yàn)技術(shù)解析的3D結(jié)構(gòu)相媲美，

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

 
（一）AlphaFold2蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)計(jì)算特點(diǎn)
如何配置好硬件，最快速度完成訓(xùn)練、推理計(jì)算，首先分析其計(jì)算過程以及算法特點(diǎn)


圖1 Alphafold2計(jì)算示意圖

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

（圖片2來源：上海交大alphafold2并行優(yōu)化版）

計(jì)算過程
總輸入單個(gè)蛋白質(zhì)序列FASTA格式（推理）；
通過搜索工具（jackHMMER/HHblits）分別對(duì)多個(gè)遺傳數(shù)據(jù)庫(kù)--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(jié)構(gòu)和序列產(chǎn)生的Pairing信息（殘基-殘基）；
通過HHsearch搜索的Template

計(jì)算與硬件配置分析
數(shù)據(jù)庫(kù)搜索過程涉及數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)，加速手段提升CPU計(jì)算速度。

硬件配置
CPU計(jì)算為主，內(nèi)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(luò)預(yù)測(cè)計(jì)算特點(diǎn)

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

計(jì)算過程
利用多序列比對(duì)（MSA），把蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和生物信息整合到深度學(xué)習(xí)算法中，主要包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)EvoFormer和結(jié)構(gòu)模塊（Structure module）.
在EvoFormer中，主要是將圖網(wǎng)絡(luò)（Graph networks）和多序列比對(duì)（MSA）結(jié)合完成結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，Alphafold2使用Transformer結(jié)構(gòu)，不管是MSA還是殘基-殘基對(duì)的信息更新都使用了Attention機(jī)制，結(jié)構(gòu)模塊的更新使用了三角法則，簡(jiǎn)化了計(jì)算的復(fù)雜度，準(zhǔn)確率也提高了不少.
結(jié)構(gòu)模塊(Structure Module)主要工作是將EvoFormer得到的信息轉(zhuǎn)換為蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu).
整個(gè)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(fù)refinement，進(jìn)行信息的精煉.
計(jì)算特點(diǎn)
上述計(jì)算過程用GPU更合理，對(duì)GPU要求是高顯存帶寬、大容量顯存、大蛋白質(zhì)計(jì)算通過將多GPU卡設(shè)置統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)，大的顯存可支持更大的計(jì)算數(shù)據(jù)存放

計(jì)算架構(gòu)分析匯總

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（二）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)算AI工作站配置推薦2024v1

西安坤隆計(jì)算機(jī)科技有限公司專注于工作站專業(yè)應(yīng)用，對(duì)每個(gè)應(yīng)用的計(jì)算過程研究分析，給出精準(zhǔn)高效、高可靠計(jì)算架構(gòu)和專業(yè)系統(tǒng)優(yōu)化，以及穩(wěn)定的技術(shù)支持，保證與應(yīng)用軟件90%以上的匹配吻合，和長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行.



硬件配置具有以下特點(diǎn)：
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(yù)處理（最慢的環(huán)節(jié)），計(jì)算時(shí)間大幅縮短，GPU卡采用單精度指標(biāo)高的、顯存容量大的，保證神經(jīng)預(yù)測(cè)計(jì)算加速，滿足AlphaFold2的理想的配置方案
2）整機(jī)的cpu、gpu、硬盤配置，滿足AlphaFold2推理（包括上海交大并行版）計(jì)算要求，均衡無死角，性能最大化；
3）為深勢(shì)科技的Uni-Fold訓(xùn)練、推理模塊提供理想配置架構(gòu)；
4）每個(gè)配置機(jī)器做到即開即用，并提供硬件+優(yōu)化+穩(wěn)定高速運(yùn)行技術(shù)支持服務(wù)
5）支持大規(guī)模的計(jì)算擴(kuò)展應(yīng)用需求


2.1 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工作站配置參考24v1

2.2 AlphaFold訓(xùn)練集群配置參考23v1


 
集群技術(shù)特點(diǎn)
（1）本集群是由高頻服務(wù)器、GPU計(jì)算服務(wù)器、管理服務(wù)器、并行存儲(chǔ)服務(wù)器組成。
（2）集群硬件配置每個(gè)環(huán)節(jié)都基于人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)算法最快優(yōu)化設(shè)計(jì)。
（3）【高頻服務(wù)器】采用有限多核高頻CPU、高速NVME SSD用于密集海量序列比計(jì)算，計(jì)算性能和io讀寫性能完美匹配高效，支持多個(gè)單核計(jì)算或2個(gè)以上并行版的比對(duì)軟件同步計(jì)算。
（4）【GPU計(jì)算服務(wù)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(zhì)折疊人工智能并行計(jì)算最理想架構(gòu)。
（5）作業(yè)調(diào)度軟件針對(duì)蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)元計(jì)算兩個(gè)主要環(huán)節(jié)：序列比對(duì)計(jì)算（CPU有限多核計(jì)算環(huán)節(jié)）、人工智能預(yù)測(cè)（GPU多卡并行計(jì)算環(huán)節(jié)），
序列比對(duì)計(jì)算環(huán)節(jié)--調(diào)用【高頻服務(wù)器】處理，
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)計(jì)算環(huán)節(jié)--調(diào)用多臺(tái)【GPU服務(wù)器】并行計(jì)算。
（6） 集群性能從硬件架構(gòu)、作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)均比常規(guī)集群性能達(dá)到極致，全新改寫的作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，比市面上的作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)效率更高。

方案1 蛋白質(zhì)智能預(yù)測(cè)集群方案（40塊GPU卡）

方案2 蛋白質(zhì)智能預(yù)測(cè)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(tái)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(gòu)，同時(shí)保證是最完美，最快，如有不符，可直接退貨

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