AI 和 HPC 数据中心
容错解决方案
集成内存
在医学成像、生物信息学、药物发现和高能物理学等领域,仅靠仿真无法完全预测现实世界时,分析大量数据以快速获得见解。
一方面是基因疗法的进步,另一方面是专利即将到期,健康、生物制药和生物信息学行业面临着越来越大的压力,要求他们比以往任何时候都更快地将研究转化为突破性发现。
研究人员不仅必须研究生物学和化学,还必须研究生物信息学、基因组学、大数据分析、定量数学建模、计算生物成像,这需要加速计算才能更快地得出结果。
利用先进的计算加快药物发现和开发流程,从而带来前所未有的收入机会和最佳的投资回报率,同时坚定不移地承诺患者医疗保健推动科学研究。
在这个 AI 超级计算的新时代,生命科学和医疗保健公司现在可以对生物系统进行更深入的研究,获得更深入的见解,并比以往任何时候都更快、更具成本效益地生成可操作的数据。
近年来可用的大量患者、设备、研究和其他数据极大地扩展了希望使用高级计算来收集更多知识并采取行动的组织类型。
患者诊断和治疗、解决不断上涨的成本以及提供更好的临床结果,平衡了药物开发、基因检测和传染分析等传统用例。
越来越多的组织正在加速发现,提高竞争力,提高临床治疗的有效性。
转向AI超级计算系统将使药物发现团队能够在更短的时间内创造出更安全、更有效的潜在药物。科学家可以使用低温电子显微镜(cryo EM)来创建高分辨率的分子结构并发现新的疾病靶标,其影响还在继续。
制药、医疗技术和生物技术制造公司依靠稳定的运营和始终在线的自动化来满足严格的法规和严格的运营标准。任何少量的计划外系统停机都可能导致产品质量和品牌可靠性下降。
此外,医疗保健提供商依靠数字技术来确保护理问责制和患者记录的有效管理。电子健康记录 (EHR)、医院信息系统 (HIS)、图片存档和通信系统 (PACS) 以及其他临床和管理应用程序等关键系统的可用性至关重要。在生命危在旦夕,没有哪个组织能负担得起比平时更少的开支。
我们的零接触计算平台以内置容错功能运行关键应用程序,确保高达 99.99999% 的平台正常运行时间。它们具有应用程序虚拟化功能,可将关键工作负载整合到单个计算平台上,从而减少了对多台服务器的需求,并在不增加风险的情况下简化了操作。
放射科医生可以处理大型三维医疗数据集并更快地生成医学成像,同时提高质量并减少患者辐射暴露。
流行病学家可以识别疾病模式并生成复杂的预测性疫情模型,以识别高风险人群和热点。
分子生物学家可以分析大型基因组数据集,以发现新基因并识别与疾病相关的遗传变异和模式。
Jackson Laboratory 已选择企鹅的ClusterWare节点集群管理软件来管理其HPC解决方案套件。
杰克逊实验室(Jackson Laboratory)的两个关键研究领域包括:了解基因组组织和变异如何决定个体对癌症、糖尿病、心脏病和神经系统疾病等疾病的易感性;以及确定推动这些疾病发生和发展的分子和细胞机制。
对这些相互关联的主题的研究基于遗传小鼠模型。它越来越多地采用比较的 “计算机化” 方法,将从下一代基因组测序仪获得的序列与参考基因组进行比较。通过这些比较分析,可以确定遗传变异,例如多态性或拷贝数变异。
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