邻章科技11月21日讯：近年来，随着以无创产前基因检测(NIPT)，靶向药筛查以及肿瘤液态活检为代表的更多基因测序技术在临床医学检测上的快速普及，基因测序技术开始受到越来越多的人关注。然而，高通量测序技术的快速发展，也对测序数据的处理带来极大的挑战。基因组学研究从原来的"测的没有算的快"，变为如今的"算的没有测的快"，大量的测序数据得不到及时的处理，严重影响了基因研究进展。在临床上，测序数据分析和处理的时间成本和价格成本也已经超过测序本身，成为主要成本。因此，基因测序成为高性能计算的重要领域之一，大数据、高性能计算、机器学习这些IT领域里面的热词和标签会出现在越来越多的基因检测公司身上，基因数据的处理和分析已经成为行业竞争的关键。

　　2016年11月4日，基因组云计算技术开发者大会(GCTA)在第11届国际基因组学大会(ICG)上正式公布了历时6个月的全球公开竞赛结果。本届大赛由今年4月份成立的“中国生物信息云计算产业联盟”倡导发起，集聚华大基因、阿里云、英特尔、百度开放云、华为等单位的技术开发力量，通过汇聚BT和IT行业精英，共同解决基因组学数据大规模存储和计算等方面所面临的挑战。

　　本次比赛项目的难度和要求都非常高，吸引了全球300多家机构和个人参赛，诞生了令人惊喜的成绩，尤其是分析计算赛题亮点颇多。该赛题要求对人类55x全基因组测序数据约400G进行定序及差异分析。利用目前通用的计算机软件，在高性能工作站上对该数据进行处理需要耗费30~40小时的处理时间，周期长，成本高。为了提高基因数据的处理速度，业界也尝试利用集群计算，利用云计算技术，将计算任务分配到集群的不同计算节点而提高计算能力。然而，采用集群方案的主要挑战在于部署成本和海量基因测序数据的传输和存储，以及涉及到伦理和个人隐私的基因数据的安全保密问题。

　　在此次比赛上，厦门极元科技有限公司仅使用配有4块通用高性能GPU的单台工作站，在90分钟内完成55x人类全基因组数据分析，从而荣获该比赛二等奖(一等奖由300台电脑并行计算的集群方案获得，j2直播，速度为18分钟)和单机性能的第一名。令人惊喜的是，该方案并没有采用集群计算，而是使用一体机方案，成为本次赛事众人瞩目的一大亮点。该方案利用CPU处理器与GPU处理器的并行处理能力，以及高效的内存计算技术，实现了在超高密度的计算资源和存储资源上基因测试数据分析流程的高效率并行异构计算。与目前传统方案相比，atv，该方案在同等的硬件配置下，数据分析的速度提高了20倍，数据分析成本也减为仅仅$1。一体机的方案允许用户通过“近源处理”的模式，在测序仪器侧对原始下机数据进行直接处理，大大节省部署时间，同时缩短数据分析周期，降低数据传输和处理成本。同时，该产品也允许用户进行分布式云平台部署，通过云计算方式，实现快捷和高效的基因测序数据服务。

　　厦门极元科技于2016年4月在厦门成立，致力于高性能计算技术在生命科学研究和人类健康领域的应用，提供高性能的基因计算和数据分析的一体机。凭借领先的技术优势，该公司在创立初期，成功引入鸿石资本作为其天使轮的投资方。整合了基因测序算法，采用GPU协同CPU工作进行异构计算的模式，同时支持分布式部署，很方便的与集群计算相结合，厦门极元科技实现了基因测序数据分析技术的新飞跃。