2017年5月  ，19岁的对世界围棋第独自方面柯洁九段在和AlphaGo的围棋终极人机大战以0:3完败  ，这并非人类自然顶尖高手与这台机器两者之两者之间之后好几次较量  ，同年10月 《Nature》杂志发表了少于它所有内容而且版本的AlphaGo Zero。了一佳绩向对世界展示了建立统一该系统来自东方学之后完成复杂训练任务的那而且 性 ，而其背后所作为值得一提运算能力强  ，是计算机科学的分支其它领域--高性能计算（High Performance Computing）  ，那而且 际应用不光如此更更成发展国家综合自身实力的体现  ，更给我们的日常过着生活带 了能巨巨大变化  ，目前来看该其技术已在航空航天、核试验模拟、天气预报、生命价值科学、高新制造（汽车、微电子）等其它领域佳绩了广泛应用。

以生命价值科学其它领域举例 ，逐渐被 被 生命价值遗传密码（基因组）的逐渐被 破解  ，人的生老病死了一复杂事是并非 用数字化的方式能巨巨大变化 能巨巨大变化 如下呈现  ，以期之后完成疾病的精准深入分析 、诊断和治疗后  ，让我们远离传感染疾病、防控出生缺陷、肿瘤和心脑血管疾病 ，提高人均预期寿命 ，并大幅度提高社会中卫生总负担。

近二十年来  ，独自方面全基因组测序的成本以“超摩尔定律”的非常快下降  ，而高性能计算在测序数据统计 深入分析 反方向的应用也发生过了翻天覆地的能巨巨大变化。目前来看对世界主流的基因组测序数据统计 深入分析 工具是Broad Institute开发的免费开源工具集GATK（Genome Analysis Toolkit）  ，该项生命价值科学其它领域公认的最佳工作后流程之后完成那而且 人的全基因组（Whole Genome Sequencing ，WGS）30X数据统计 深入分析 并非 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其它领域斩获突破性进展  ，于近日大获之后完成6分钟之后完成30X WGS全流程的深入分析 训练任务  ，相较于GATK基础标准计算时长提速300倍。

很据NIH公布的最新资料  ，逐渐被 被 测序其技术的非常快发展  ，测序成本以超摩尔定律下

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

6分钟之后完成30X WGS训练任务是由华大基因自主研发的LUSH工具集之后完成的 ，打破了软件工具工具在2020年1月创造的15分钟极限非常快。多达的黑科技这正 采用三了全全新底层架构采用三理念 ，提供完整了原有基础 中央相关联处理器和图形相关联处理器相两者结合针对基因数据统计 深入分析 的高性能非常快方案  ，在提高集群计算资源消耗、提高检出非常快可能不 光如此如此  ，之后完成了全程自动化、其它信息化  ，有记录可回溯  ，并非 更快地用于精准医学的应用场景。

LUSH工具集非常快的全新底层架构逻辑

LUSH工具集提供完整的两种“CPU+GPU”的高并行软硬件难题方案 ，原有基础 经典流程里的软件工具模块BWA、SAMTOOLS和GATK  ，方式能巨巨大变化 能巨巨大变化 GPU的通用运算其技术  ，针对计算引擎和非常快引擎的全新架构采用三理念  ，之后完成算法优化和并行化相关联处理  ，并两者结合华大自主研发的超高通量测序仪  ，之后完成碱基数据统计 流的超高速深入分析  ，之后好斩获准确的深入分析 之后好。

LUSH工具集非常快流程示意图

这正 那而且 生命价值数字化进程并非 严谨的科学其精神 ，而其应用场景再就 体那而且 精准医疗、健康管理等与人类自然健康它有息息相关联的其它领域  ，那而且 不尽不尽相同于之外高性能计算其它领域  ，基因组数据统计 深入分析 对精度有极高的明确要求。而那而且 高性能和准确性并而且 而且兼得  ，数据统计 区域内、分布和浮点精度、峰值性能和内存都要影响较大算法的选择放弃  ，而且涉及到仅有 最优解和近似解的算法那而且 大相径庭。LUSH工具集这正 针对在经典流程算法的原有基础 上方式能巨巨大变化 能巨巨大变化 了其全新采用三理念的底层架构近一步可减少了中间部位之后好的读写  ，并方式能巨巨大变化 能巨巨大变化 CPU之后完成基因深入分析 训练任务的智能分发  ，方式能巨巨大变化 能巨巨大变化 GPU数千计算核心之后完成百万训练任务的极速并行相关联处理  ，不光如此如此难题了经典流程计算密度较高、频繁地存储器访问等难题  ，几经 测试其基础标准品的准确性之后好与经典流程一致  ，少于99.86%  ，而且其并非 在计算之后好的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所有内容高性能计算应用其它领域的研发追求大目标。对非常快组件的持续地研发来自东方对非常快无止境的追求  ，正如好手机芯片新兴行业 的非常快发展是逐渐被 被 移动端各种需求 的旺盛 ，其技术才得以逐渐被 地迭代和进步。从基因组学原有基础 研究深入分析 到临床研究深入分析 及应用  ，之后完成测序工具的自主可控可能不 光如此如此也并非 之后完成数学方式能巨巨大变化 上把自主研发  ，而不那而且 追求芯片的底层下潜开发。对后者是无止境的追求  ，而有且前者的而且可控不必须之后完成从跟随模仿到有且超越的那而且 ，从核心算法的研发上助力当前我国精准医疗自主可控的非常快发展进程。