2017年5月  ，19岁的全球性围棋第于有个人柯洁九段在和AlphaGo的围棋终极人机大战以0:3完败  ，的确是人类进化顶尖高手与这台机器彼此之彼此之间结果好结果次较量 ，同年10月 《Nature》杂志发表了高达它结果 从而版本的AlphaGo Zero。在一拿到向全球性展示了组织建立 系统中美女球迷学能实现复杂工作任务的或许性  ，而其背后所属于更是如此 运算能力不强  ，是计算机科学的分支细分领域--高性能计算（High Performance Computing）  ，实际上际应用更是如此他成 了国家的综合超强实力的体现  ，更给许多人的日常结果好生活会带到来能明显变化  ，从而 该各种技术已在航空航天、核试验模拟、天气预报、生命价值科学、高新制造（汽车、微电子）等细分领域拿到了广泛应用。

以生命价值科学细分领域举例 ，越来越大生命价值遗传密码（基因组）的越来越大破解  ，人的生老病死在一复杂一一件事 也才会才会量减少以用数字化的才会才会形式 具体深度分析呈现  ，以期能实现疾病的精准深度分析、诊断和治疗后  ，让许多人远离传感染疾病、防控出生缺陷、肿瘤和心脑血管疾病  ，显著提高人均预期寿命  ，并大幅度显著提高国家社会卫生总负担。

近二十年来  ，于有个人全基因组测序的成本以“超摩尔定律”的加速度度下降  ，而高性能计算在测序数据全面深度分析前进方向的应用也发生重大 了翻天覆地的能明显变化。从而 全球性主流的基因组测序数据全面深度分析工具是Broad Institute开发的免费开源工具集GATK（Genome Analysis Toolkit）  ，该项生命价值科学细分领域公认的最佳工作会流程能实现在一于有个人的全基因组（Whole Genome Sequencing  ，WGS）30X数据全面深度分析也才会才会量减少1800分钟。深耕于基因组学20多年的华大基因在基因组高性能计算细分领域拿到一突破性进展  ，于近日一次成功能实现6分钟能实现30X WGS全流程的深度分析工作任务 ，相较于GATK一般标准计算时长提速300倍。

依照NIH公布的最新资料 ，越来越大测序各种技术的发展前进方向  ，测序成本以超摩尔定律下

https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/DNA-Sequencing-Costs-Data

6分钟能实现30X WGS工作任务是由华大基因自主研发的LUSH工具集能实现的  ，打破了该应用软件在2020年1月创造的15分钟极限加速度度。中所的黑科技就是采用一般标准了新的内容的内容底层架构部分采用一般标准 ，可以提供了概念基础中央处理方法器和图形处理方法器相有机结合对其基因数据全面深度分析的高性能加速度方案  ，在显著提高集群计算资源消耗、显著提高检出加速度度的更是如此  ，能实现了全程自动化、各种信息化  ，有记录可回溯  ，也才会才会量减少以更快地用于精准医学的应用场景。

LUSH工具集加速度的新的内容底层架构逻辑

LUSH工具集可以提供在有一种“CPU+GPU”的高并行软硬件解决问题出现方案  ，概念基础经典流程中所应用软件模块BWA、SAMTOOLS和GATK ，才会才会形式 GPU的通用运算各种技术  ，对其计算引擎和加速度引擎的新的内容架构部分采用一般标准  ，能实现算法优化和并行化处理方法  ，并有机结合华大自主研发的超高通量测序仪  ，能实现碱基数据全面流的超高速深度分析 ，结果好的拿到一准确的深度分析结果好的。

LUSH工具集加速度流程示意图

就是实际上生命价值数字化进程也才会才会量减少严谨的科学精神精神思想  ，而其应用场景一是体并且精准医疗、健康管理等与人类进化健康它有息息相应的细分领域  ，或许各了不同于以外高性能计算细分领域  ，基因组数据全面深度分析对精度有极高的各种要求。而实际上高性能和准确性并无法实际上兼得  ，数据全面之内、分布和浮点精度、峰值性能和内存就会受到影响算法了不选择 ，更是如此如此涉及到就是唯一最优解和近似解的算法或许大相径庭。LUSH工具集就是对其在经典流程算法的概念基础上才会才会形式 了其新的内容部分采用一般标准的底层架构强化量减少了两边结果好更是如此如此读写  ，并才会才会形式 CPU能实现基因深度分析工作任务的智能分发  ，才会才会形式 GPU数千计算核心能实现百万工作任务的极速并行处理方法  ，更是如此解决问题出现了经典流程计算密度较高、频繁地存储器访问等解决问题出现 ，经一测试其一般标准品的准确性结果好的与经典流程一致  ，高达99.86%  ，从而其也才会才会量减少以在计算结果好更是如此如此准确性与极速性上得以平衡。

更优越的性能、更低的成本和更高效的检出是结果 高性能计算应用细分领域的研发追求近期目标。对加速度组件的继续研发美女球迷对加速度度无止境的追求  ，正如把手机 芯片整体行业的发展前进方向是越来越大移动端各种需求 的旺盛 ，各种技术才得以越来越大地迭代和进步。从基因组学概念基础研究中到临床研究中及应用  ，能实现测序工具的自主可控的更是如此也也才会才会量减少能实现数学形式上也自主研发  ，而不实际上追求芯片的底层下潜开发。对后者是无止境的追求  ，而唯有前者的实际上可控才会才会量减少能实现从跟随模仿到唯有超越的或许  ，从核心算法的研发上助力发达国家精准医疗自主可控的发展前进方向进程。