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英偉達CEO說生命科學是未來 是想再稱王?但安騰計算機已是霸主

 2024-02-23 09:56  來源: 互聯網   我來投稿 撤稿糾錯

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近日,在阿聯酋迪拜舉行的2024年世界政府峰會上,當被問及“如果站在科技的前沿,人們到底應該學習什么”時,英偉達創始人兼CEO黃仁勛回答稱,“學計算機的時代過去了,生命科學才是未來。”

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圖片來源:英偉達中國官方網站

為何要提生命科學?英偉達想在生物計算賽道再稱王?

很顯然,作為市值萬億美元公司的老板,算力大佬黃仁勛在公共場合說出來的每一句話背后必有深層的含義,多半是打著推動英偉達算力生意增長的如意算盤。所以在這樣重要的場合,他為什么要特別提到生命科學呢?

首先,生命科學領域發展的背后離不開生物計算的支持。生物計算是以生物大分子作為“數據”的計算模型,相當于把試管和顯微鏡下的實驗轉移到電腦的數字空間中進行。生物計算可以用來預測蛋白質的三維結構,而后者無論對于病理研究還是藥物研發來說都是最為至關重要的信息。不過,生物計算通常需要消耗極大量的高性能計算資源,顯然這就是英偉達看上的生意大蛋糕。

黃仁勛認為,當把生物學帶入計算機的世界將會是人類的一個奇跡。兩者結合而成的數字生物學將會成為工程學而不是單純的科學,這會讓生命科學這個最復雜、最難以理解、同時又最具影響力的科學領域,不再是零星地、而是指數級地迎來革命性改進和發展。生物計算無疑是過程中最重要的工具手段之一,科技媒體量子位曾經的報道《被AI激活的計算生物賽道:發展30年不被主流接納,如今一年投資近400億元》也印證了生物計算這個新賽道的潛力與規模。

其實,黃仁勛一直在身體力行地帶動整個行業來開拓這個新的大賽道。生物計算的應用場景之一就是在AI制藥領域,自2023年以來,英偉達開始頻繁在AI制藥領域投資出手,5月至11月半年間陸續投資了9家AI制藥公司??雌饋?,英偉達想在生物計算賽道再稱王,讓AI制藥企業都用上他們的顯卡。

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圖片來源:醫藥魔方

不過,英偉達是否真的在生物計算賽道中,同樣具有跟人工智能領域一樣不容置疑的絕對統治力呢?

在黃仁勛的觀點下,有網友評論道:“化學需要的算力和運算方法是常規CPU解決不了的,大概在20年前,美國就有大咖投了很多錢開始開發生物化學專用的CPU,真是敢想敢干。……”

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圖為網友觀點

這位網友提到美國大咖,大概率指的就是美國計算機領域天才級的人物David E. Shaw博士,以他的名字命名的D. E. Shaw研究所早在2007年就首次發布了一臺名為安騰(Anton的專用超級計算機。英偉達引以為傲的超強算力性能,在這臺超級計算機面前可以說是絲毫沒有勝算。

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圖為安騰超級計算機

在生物計算賽道  美國安騰超級計算機早已稱霸世界十余年

在生物計算、AI制藥等新興賽道中,英偉達可能不會如愿成為唯一的主導者,安騰超級計算機(Anton)已經在生物計算賽道稱霸超過十年以上了。

據公開數據顯示,最新的第三代安騰超級計算機(Anton3)執行分子動力學模擬的速度比8張英偉達A100顯卡還要快上100倍多,比現有通用超級計算機更是快1000倍以上,妥妥的降維打擊。

為什么安騰(Anton)能比我們所熟知的英偉達還要厲害?

原因是因為安騰(Anton)在設計之初就只專注于實現一種計算的加速,那就是分子動力學模擬計算,這是生物計算領域中最常用的一種計算方法。徹底放棄了算力的通用性之后,換來的是所有軟硬件資源的集中帶來的究極加速性能,因此安騰(Anton)在運行分子動力學模擬計算時展現出碾壓英偉達的性能是再正常不過的事情,在生物計算領域,安騰(Anton)可以說是毫無疑問的性能的“神”。

關于安騰超級計算機(Anton)的神話有很多,可以說,安騰(Anton)幾乎憑借一己之力讓美國生物計算領域的發展領先了世界十年。五六年前,制藥上市公司Relay通過彼時還在第二代的安騰超級計算機(Anton2),僅用18 個月、不到 1 億美金,就確認了一款膽管癌治療藥物 RLY-4008 的結構,這樣的研發效率震驚了全球制藥業,在過去的認知里,一款新藥的研發最少也需要用至少10年、10億美金才夠!

安騰超級計算機與英偉達的生物計算路線之

實際上,安騰(Anton)和英偉達各自采取進入生物計算領域的技術路線也存在一定的差異。一般來說,生物計算的實現可以分為數據驅動和物理驅動這兩種不同的技術路線。

圖片來源:unsplash

數據驅動計算路線對應的就是我們非常熟知的AI計算,也是英偉達一手推動的路線。任何領域AI計算成功的前提都是基于海量數據的模型訓練,并且由于AI模型的“黑盒”屬性,人們也無法真正解釋輸入的數據和輸出的模型之間的準確關系。目前,真正能掌握大量生物信息數據的機構可以說是鳳毛麟角,因此哪怕是擁有了大量AI算力,也并不意味著一定能在生物計算領域取得成功。

而物理驅動計算路線則是基于物理定律來解釋和預測生物系統的行為,完全不依賴于先驗的數據,具備“天然準”的優勢,安騰(Anton)專注解決的分子動力學計算就是一種典型的物理驅動方法,至今已經發展了六七十年,只需要知道蛋白質大分子的氨基酸序列,基于其初始三維結構狀態和一系列環境參數的輸入,就可以對蛋白質的結構變化和功能進行預測和研究,并且對于研究過程中的每一步都可以對數據進行分析和解釋。

當然,生物計算要真正從襁褓期走向應用的成熟期,以上兩種路線的發展都不可或缺。例如,數據驅動的AI計算僅從氨基酸序列就可以得到蛋白質初始結構,可以很方便地為物理驅動計算提供必要的初始數據輸入,否則后者必須依賴大量的實驗來得到初始的結構數據信息才能啟動計算;而物理驅動計算則可以高效生成大量的蛋白質動態結構數據,而這些動態數據又將能替代實驗數據成為AI模型訓練最好的材料,從而不斷提升AI預測模型的精度。

警惕再被卡脖子  中國迫切需要發展屬于自己的生物計算算力基礎設施

眼看著生物計算領域即將迎來又一輪激烈的技術競爭,面對大量萬億GDP級別未被開拓的藍海市場,以及面對人類生命終極奧秘的解析的科學競賽,中國也迫切需要發展屬于自己的生物計算算力基礎設施。

由于美國搞科技霸權,一紙英偉達高端GPU的禁售令,讓中國人工智能領域的發展受到很大限制。而到了生物計算領域情況也是一樣,英偉達的高端GPU被禁售自不必說,世界上僅有的幾臺安騰超級計算機(Anton)更是在美國國家科學院獨立專家委員會的監督下,嚴格對中國科學家實施禁售和禁用。

當下的中國,人們對于AI計算領域的卡脖子危險已經有了足夠的認識和警覺,隨著國內現有AI算力的使用場景和需求量迎來爆發,逐漸也有大量國產化替代的方案正在迎頭追趕國外的技術壁壘。不過,在安騰超級計算機(Anton)這一端,由于其應用面的相對狹窄,過去一起沒能引起更多人對于這條技術路線的注意。不過隨著當下生命科學和生物計算領域發展勢頭的覺醒,安騰(Anton)代表的科學和產業價值將越來越不可被忽視。

據了解,安騰超級計算機(Anton)從硬件層面的芯片、主板、布線,到軟件層面的專用軟件Desmond的開發,均是由D. E. Shaw研究所特殊設計的。通過特殊定制的ASIC專用芯片,安騰(Anton)能夠盡可能地減少數據的傳輸和運算,在芯片上精細化地分區域、分精度分配計算不同任務,從而一舉突破制約分子模擬速度的瓶頸——原子間相互作用力的計算。

像安騰(Anton)這樣的一臺專用超級計算機的設計和研發,無疑需要動用巨大的金錢和時間代價,不過在基礎生命研究、藥物研發等重大領域,我們必須要從現在開始打好基礎,建設好支撐海量生物計算算力的基礎設施,才能在未來的競爭中逐漸穩扎穩打、最終實現彎道超車。

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