Centro de big data de IA para biología sintética
Descripción simplificada del equipo del centro de big data de IA para biología sintética

1. Clúster de capacidad de cómputo
Nodos de servidor Xeon/EPYC de 40-112 núcleos x 10-50 unidades, con 512 GB-1,5 TB de memoria por nodo y un pico total de 1-5 PFLOPS.
Aceleración GPU: A100/H100 o RTX 6000 Ada, 80 GB HBM por tarjeta, compatible con aprendizaje profundo y dinámica molecular.

2. Almacenamiento de alta velocidad
Arquitectura por niveles: caché NVMe de 15 TB + matriz flash paralela de 252 TB + biblioteca de cintas para almacenamiento en frío de 10 PB, ancho de banda de lectura y escritura de 100 GB/s.

3. Red
• Red de cómputo: InfiniBand de 100 Gb con topología fat tree no bloqueante, latencia <1 μs;
Red de negocio: enlaces redundantes 10 GbE;
• Red de gestión: canal independiente fuera de banda de 1 GbE.

4. Lago de datos y software
Almacenamiento de objetos compatible con Hadoop/S3 con control de versiones integrado;
Planificación en contenedores (Kubernetes+Slurm), despliegue con un clic de más de 200 procesos de bioinformática como AlphaFold, ColabFold, Cellpose, etc.
Marcos de IA: PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, con soporte para entrenamiento distribuido en GPU.

5. Interfaz de automatización de laboratorio
El conjunto de microreactores de alto rendimiento (actualización milli) alimenta y toma muestras automáticamente, y transmite en tiempo real los datos de DO, pH y OD al centro;
El brazo robótico + el seguimiento de muestras por RFID garantizan un circuito cerrado de "modelo de datos del experimento".

6. Visualización y seguridad
4 pantallas grandes 4K muestran en tiempo real el estado de la línea;
Pasarela de confianza cero, cifrado de extremo a extremo, cumplimiento con GDPR y seguridad de nivel 3.

resumen en una sola frase
El centro consta de tres componentes principales: "CPU+supercomputación GPU+almacenamiento paralelo de nivel 100 TB+red 100G". Luego, los datos del laboratorio se introducen en tiempo real a través de una interfaz experimental automatizada para el entrenamiento de modelos de IA y la guía inversa de los experimentos, formando un circuito cerrado de "experimento de algoritmo de datos".