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GPU 加速药物研发与基因组学分析

作者:百度智能云开发者中心2023.04.18 14:50浏览量:103

简介:此次分享介绍了 NVIDIA 如何利用 GPU 和加速软件推动 AI 驱动的药物研发与基因组学分析。

大家好,我是来自 NVIDIA GPU 解决方案团队的翟健。此次分享介绍了 NVIDIA 如何利用 GPU 和加速软件推动 AI 驱动的药物研发与基因组学分析,包括 NVIDIA 与百度智能云在赋能药物研发、基因测序分析方面的合作。

1. NVIDIA SDK 平台:CLARA

CLARA 是 NVIDIA 在医疗方向的 SDK 平台,它借助 NVIDIA 基础软硬件平台,为医疗用户提供了医疗设备、制药、影像、基因以及智慧医院等五个方面的能力,针对具体的应用场景提供完备的加速能力。

其中的 CLARA Discovery 是 CLARA 平台下面向药物研发场景的重要解决方案,可以基于 NVIDIA 的 AI 和 HPC 能力来辅助加速药物研发的工作流程。

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目前该方案已经纳入到了百度智能云赋能药物研发的解决方案中。

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2. 使用 AI/HPC 来加速药物研发的工作流程

医疗领域的前期研发过程当中会涵盖如下几个过程:靶点发现、化学分子生成、蛋白质性质结构预测、药物分子与蛋白质进行对接打分,构建自由能 FEP 等。

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整个制药行业涉及到两个学科,结构生物学与计算化学。这两个学科都涉及到传统的 HPC 与新兴的 AI 方法,而且 AI 的方法相较于 HPC 的方法会有比较明显的速度上的优势。

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目前 AI 正在颠覆整个药物研发的过程,包括在靶点发现方面、虚拟筛选以及分子生成、结构预测,甚至在临床上应用的自然语言模型,都是 AI 加速的体现。

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Transformer 模型正在逐渐地应用在药物研发领域中。下图左边的四张小图来自于 MegaMolBART 与 ProtTrans 一系列突破性的论文,表明基于 Transformer 的预训练模型可以有效地加速分子生成和蛋白质的结构预测。

下图右上角展示的是 Transformer 模型的 Encoder-Decoder 的架构形式,它们可以用在诸如右下方的几个典型领域,包括:小分子模型的生成、反应序列的预测、蛋白质结构预测、生物医学领域的 NLP 以及图像分析等。

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基于在大语言模型上的经验,NVIDIA 推出了 BioNeMo 的解决方案,它是一款可以在云端进行训练和部署的服务框架,主要面向有大语言模型需求的药物研发人员。

此外,它基于 NVIDIA 的 GPU 硬件也做了很好的优化工作,并且提供了多种预训练模型,支持云原生的服务,极大地加速了药物研发的工作流程。

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下图展示的是 BioNeMo 的逻辑架构,最底层的是 NVIDIA 加速的计算平台。第二层是 NVIDIA 的大语言模型平台 NeMo Megatron,是 BioNeMo 的快速训练和部署的重要保证。

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BioNeMo 提供了多种预训练的 Transformer 类的模型,分别针对化学分子生成、蛋白质结构序列预测、DNA 的 embedding 等几个方面。最终这些都服务于我们最上层中药物研发领域里几个典型应用场景。

BioNeMo 的三个典型特点是:支持分子、蛋白质和核苷酸的 SMILES 和 FASTA 的表征;含有多种预训练模型,像我们刚才提到的 MegaMolBART 等;可以在云端部署相应的可视化界面的服务。

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这里跟大家分享一个案例,Vyasa 是一个面向药物研发的 AI 解决方案提供商,他们在方案中整合了 BioNeMo 中的 MegaMolBART 模型,从而实现了终端用户在本地和云端都可以利用 GPU 对药物分子生成过程进行加速。

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除了在分子生成、蛋白质结构性质预测方面,NVIDIA 提供了很好的加速优化。在虚拟筛选和仿真的过程当中,NVIDIA 也协同了众多的开源社区、高校,加速了传统 HPC 领域当中的对接、分子动力学和量子化学里的常用软件。

这张图中展示的就是我们在三个领域当中常用的一些软件。这些软件 NVIDIA 都提供了相应的 GPU 加速版本,大家可以在 NVIDIA 的 NGC 平台进行下载:https://catalog.ngc.nvidia.com

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下面展示的是分子动力学软件 Gromacs 的 GPU 版本的性能评测。可以看到,在 NVIDIA 的 A100 和 V100 GPU 上,Gromacs 都同比 CPU 获得了极好的加速。

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类似的,这一页展示的是量子化学软件 VASP CPU-GPU 的性能对比。NVIDIA 的 V100 和 A100 GPU 同样都获得了极高的加速。

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3. GPU 加速基因组学分析管线

接下来让我们介绍一下 NVIDIA GPU 在加速基因组学方面的方案。

在 22 年春季的 NVIDIA GTC 大会上,来自于斯坦福大学的团队介绍了他们如何基于 NVIDIA GPU 打破了基因测序的世界纪录。他们将人类的基因测序缩短到了 7 小时 18 分钟,完成了湿实验和在计算机上的数据分析等过程。

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而在基因测序方面,一般包括如下三个环节:第一,通过测序仪得到数据之后进行的一级分析过程,完成四分类任务;第二,在计算机上完成一致性对比处理、变体识别等二级分析过程;第三,最后的三级分析则是对大量的数据进行处理。

这三个过程目前都是可以用 GPU 实现加速的,分别可以通过 GPU 加速的 TensorFlow、PyTorch,以及 TensorRT 进行一级分析加速。通过 CLARA Parabricks 对二级分析进行加速。利用 RAPIDS、MONAI 等可以加速三级分析。

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4. 利用 GPU 加速高通量、高精度的 DNA 和 RNA 测序分析

下面让我们来介绍一下二级分析的软件 CLARA Parabricks。

CLARA Parabricks 是一款利用 GPU 加速高通量、高精度的 DNA 和 RNA 测序分析工具,主要用于人类基因组学分析、癌症基因筛查、RNA 测序分析等。目前其中含有 60 多个工具模块,包括基因数据的一致性比对、金标准处理和质量把控、高精度变体识别等范畴类的多种常用工具。

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下图展示的是 CLARA Parabricks 目前支持的工具模块的部分内容,基本上涵盖了主流的基因测序二级分析中的大部分工具。

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使用 CLARA Parabricks 可以实现对典型的应用的加速,它是针对金标准的种系、体细胞和 RNA 的加速工具。而且目前使用 Ampere 架构的 GPU 可以实现 80 倍的加速,精度方面也能够保证,且具有比较灵活的工作流程。

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那么谈到这里就要说一下 CLARA Parabricks 的几大特点了。因为它是模块化的工具,所以可以通过各种倾向性的组合,可以灵活选择 CLARA Parabricks 当中的各种模块。

同时刚才提到它的工作流程灵活,是因为它对主流的基因组学分析中的 workflow 管理器都支持,包括 WDL,nextflow 等。此外,它还对 Google 的 DeepVariant 1.4 版本的变体识别工具也做了很好的支持。

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接下来我们来看看 Parabricks 的 benchmark。可以看到,列举的几个模块在 GPU 上,同比 CPU 都具有非常好的加速效果。

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而且在 A100 上可以最高实现 80 倍的加速。

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这一页展示的就是分别在 2 张、4 张和 8 张 V100 上同比 CPU 实现加速的效果。同时,在癌症的基因筛查中,端到端的流程也可以在 GPU 上实现比较明显的加速。

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2022 年春季 GTC 大会上,NVIDIA 发布了 Hopper 架构的 GPU。该架构的 GPU 对于动态编程做了很好的加速,单就动态编程这一特性,Hopper 架构就比上一代的 Ampere 架构有了 7 倍的理论加速。而在基因组学分析中,动态编程技术是需要被频繁使用到的。所以,Hopper 架构的 GPU 可以给基因测序带来重大的收益。

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这里再跟大家分享一个案例,就是英国的 BioBank 这家公司,他们要处理 50 万个外显子,这些在 CPU 上需要 1 个小时才能得到结果,而 GPU 将这个过程仅仅缩短到了 5 分钟,成本下降了 60%。

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这里展示了 CLARA Parabricks 的资料参考页,感兴趣的听众可以登陆 CLARA Parabricks 的网页了解更多的内容。

同时,CLARA Parabricks 已经可以在百度智能云上使用了,在云上的 GPU 最佳实践专栏中还提供了 CLARA Parabricks 的使用方式和详尽介绍,大家可以访问 :https://cloud.baidu.com/doc/GPU/s/pl6vzliqu?track=weixin01

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5. RAPIDS 加速基因组学三级分析

在加速三级分析这部分,同样可以使用 GPU 版本的大数据处理 SDK RAPIDS。

RAPIDS 是一个端到端的 GPU 加速数据科学的 SDK。它包括数据处理的 SDK cuDF,用于传统机器学习的 SDK cuML,图计算 SDK cuGraph,以及一些可视化的库、众多延伸的库等。基本上 NVIDIA 非深度学习类的 GPU 加速库都在这里了。

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单个细胞的三级分析依赖于众多的传统机器学习与大数据的方法,比如回归聚类等算法以及一些可视化的方法。右边展示的就是针对 scRNA 序列处理的聚类,回归与可视化端到端运行的时间。可以看到,使用 GPU 可以降低整体的运行时间。

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最后让我们再次回顾一下这张图,NVIDIA GPU 在一级至三级分析上都有相应的解决方案。尤其在二级分析和三级分析上,NVIDIA 提供 CLARA Parabricks 和 RAPIDS 方案,可以带给用户更好的性能与性价比的提升。

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