作者简介：何金池是 IBM 大中华区科技事业部资深架构师，著有《Kubeflow：云计算和机器学习的桥梁》和《大数据处理之道》等书，是 Kubeflow、Tekton多个开源社区的 Maintainer，亲自参与了 IBM 多款产品的研发，是人工智能、分布式计算、大数据处理和云原生等相关技术和产品的专家。
背景
随着基因测序技术的突破、蛋白质组学，分子动力学研究的深入以及 AI 技术的崛起，生命科学与生物制药领域正经历前所未有的变革。然而，这一进程也面临一些严峻挑战，比如海量数据的处理，单次全基因组测序产生超过 200GB 数据，蛋白质分子动力学模拟需百万级计算步骤。AI 驱动的药物筛选、基因编辑效率预测等任务依赖高性能计算(HPC)与 GPU 加速，传统计算集群存在资源利用率低、任务调度低效、多平台数据割裂等问题。
如何高效整合算力资源、加速科学探索呢?IBM Spectrum LSF 作为企业级 HPC 作业调度系统，正在成为破局的关键。
IBM LSF：生命科学领域的“智能计算中枢”
IBM LSF 是一款企业级分布式作业调度平台，其核心价值在于：
1、资源优化：动态分配 CPU、GPU 和内存资源，最大化硬件利用率。
2、任务智能调度：支持优先级队列、抢占式任务分配，确保关键任务(如紧急药物虚拟筛选)优先完成。
3、多软件生态集成：与主流生命科学工具无缝对接，形成端到端的计算解决方案。
在生命科学和生物制药领域，LSF 可以和业界诸多知名的软件和工具无缝集成，比如基因与蛋白质分析领域的 BLAST、HMMER 和 GROMACS 等，以及新药研发方面的 Schrödinger、AutoDock 和 OpenMM 等工具。LSF 可以直接调度这些工具的作业，助力解决资源利用率低、任务调度复杂和结果管理困难等问题，显著提升了研究效率和数据分析能力。LSF 在生命科学和生物制药领域应用场景非常广泛。
经典案例：LSF 加速 AI 赋能的抗肿瘤药物研发
痛点与挑战
某大型生物信息学研究机构(以下简称“客户”)致力于基因组学和蛋白质组学研究，日常需要处理大量的生物序列数据。客户使用 BLAS 进行序列比对和分析，但随着数据量的增加，BLAST任务需要大量的 CPU 和内存资源，但客户的计算资源分散且利用率低，无法满足高效处理需求。另外，BLAST 任务种类繁多，包括 BLASTN、BLASTP 等，手动调度任务耗时且容易出错。还有 BLAST 生成的比对结果文件分散存储、缺乏统一管理，导致数据检索和分析效率低下等问题。
解决方案
客户引入了LSF作业管理系统，并与 BLAST 进行集成，通过 LSF 将分散的计算资源整合为一个集群，统一管理和调度 CPU、内存等资源，确保 BLAST 任务高效运行。使用 LSF 提交 BLAST 任务，支持多种 BLAST 模式(如 BLASTN、BLASTP)和参数设置，实现任务自动化调度。LSF 将 BLAST 任务的输出文件集中存储，并通过 LSF 命令和浏览器界面实时监控任务状态和历史记录，方便数据检索和分析。
实施效果
LSF 的资源调度功能使 BLAST 任务的平均完成时间缩短了 60%，CPU 利用率从 30% 提升至 80%。通过 LSF 的自动化调度功能，客户减少了 90% 的手动操作时间，任务错误率显著降低。统一的输出文件管理和实时监控功能使数据检索和分析效率提高了 50%，为研究提供了更强支持。
结语
从基因解码到 AI 制药，从蛋白质设计到精准诊疗，IBM LSF 正在成为生命科学创新的“隐形基石”，曾在新冠疫苗的研发中，帮助相关企业极大的提高的研发效率。同时，LSF 的应用领域正不断扩展，已被广泛应用于半导体 EDA 仿真作业、CAE 工程仿真、气象预测与气候建模等高复杂度计算场景，展现了其在跨行业高性能计算中的卓越适应性与价值。它不仅解决了当下算力资源管理的痛点，更通过开放架构与 AI 融合，为行业描绘了一个“智能计算即服务”的未来图景。
（来源：IBM中国）
