在生命科学领域，从新药研发到基因组解析，从生物工程到疾病治疗，每一步都依赖精确的数据分析和高效的计算能力。然而，随着科学问题的复杂性和数据量的急剧增加，传统的研究方法已显得力不从心。
关键挑战
- 降低研究成本
- 加速研究成果
- 优化共享计算资源
- 灵活扩展和缩减规模
- 管理混合I/O
- 缩短产品上市时间
为了应对这些挑战，科学研究需要在更短的时间内利用更多的数据进行更多的实验。研究人员需要一种灵活的基础设施，既能在本地和云端经济高效地处理万亿级的文件和目录，又不会拖慢研究进度。
WEKA Data Platform – AI原生数据平台，可以帮助企业和组织轻松驾驭复杂的数据管理，随时随地应对任何科学应用。
为何选择WEKA？
- 通过动态性能和容量扩展，加速药物发现的速度
- 通过云端无缝集成，方便团队协作
- 在不影响性能的前提下，保护重要数据
- 更快地建立模型
- 简化环境管理，包括备份和灾难恢复
- 降低数据处理和存储成本
- 灵活扩展，满足现代化数据管道的需求
- 无需在不同地点之间复制数据集
WEKA 无需过度配置存储资源，来满足性能密集型的生命科学应用需求。其双向扩展功能能够快速扩展研究工作流以满足时间要求，然后在不需要时缩减规模，因此无需为不使用的资源付费。
保持 GPU 计算集群获取数据对数据管道性能和效率至关重要。WEKA 可将 GPU 的运行速度提升20倍，这意味着 GPU 和建模软件等待数据的空闲时间更少。零调优功能确保分析管道中的每个应用都能获得所需的性能。
此外，WEKA 的零拷贝架构无需进行多次数据拷贝和复杂的数据处理，从而缩短了研究人员和科学家的洞察时间。WEKA 为闪存和对象存储提供的单一命名空间以及智能分层功能，确保热数据随时可供分析，从而将应用性能提升高达 7 倍。WEKA 还支持灵活的本地部署，混合部署和云部署，并与 AWS 平台无缝集成。
选择 WEKA，不仅是为了解决当前的研究问题，更是为了迎接未来的挑战。到2032年，预计 AI 在生命科学领域的价值将达到90亿美元。选择 WEKA Data Platform，研究人员可将：
- 项目时间加快90%
- 应用性能提升高达7
- 管理开销降低20倍
- 基础设施成本降低高达75%
- Wall-clock time 缩短高达30%
部分使用 WEKA 的生命科学研究客户
WEKA 成功案例
Atomwise
Atomwise 成立于2012年，总部位于加利福尼亚州旧金山。是一家专注于开发用于药物发现的人工智能解决方案供应商。
问题：需要改善AI 训练时间（epoch times），并找到一种无需复制到多个 EBS 实例的低成本解决方案。
解决方案：从本地服务迁移后，训练时间从3个月缩短到1周，并节省了超过100%的成本。
- 在 AWS 上训练时间减少了92%
- 创建和复制1GB 文件的速度提升了40倍
- 用于模型训练的文件数量达3000万
Genomics England（GEL）
Genomics England（GEL）于 2013 年 7 月成立，作为英国国家医疗服务体系（NHS）建立 65 周年庆典的一部分，其初衷是为了在英国运行 100,000 个基因组项目，它如今正在推动基因组研究应用于人类健康领域。
问题：GEL 需要一个高性能的解决方案，以扩展超出传统 NAS 存储能力的共享数据集，但对象存储（OBJ）速度太慢。
解决方案：使用WEKA 后，容量扩展了5倍，性能提升了10倍，成本相比Isilon减少了75%。
- 基因组数据管道比CPU快72倍
- 存储数据达140PB
- 每个基因组的存储成本降低了75%
WEKA：AI 原生数据平台 ™
——加速众多研究领域和高性能生命科学工作负载
- 药物发现
- 药物设计
- 药物再利用
- 药物开发
- 基因组学
- 基因工程
- 合成基因设计
- 分子动力学
- 新分子生成
- 预测性多肽设计
- 蛋白质工程
- 生物标志物识别
- 医疗设备设计
- 医学影像分析
- 个性化医疗
- 精准医疗
- 新配体设计
- 蛋白质稳定性预测
- 蛋白质表达预测
- 数据收集自动化
- X射线晶体学
- 冷冻电子显微镜（CryoEM）
- 自然语言模型
- 数学建模
- 疾病诊断
- 研究合作
- 疾病预测
- 疾病监测
联系瑞技
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