【动脉网】Clara怎么做，医疗AI开发原来这么容易，来看看NVIDIA( 三 )
但测序的加速工作远没有结束 ， 科学家在观察更加微观的世界时提出了新的需求 。 为了满足这样的需求 ， NVIDIA也在不断探索 。
为了通过加速和智能计算解决基因组测序和分析日益增长的规模和复杂性 ， NVIDIA创造了ClaraGenomics 。
通过Clara框架下的ClaraGenomicsAnalysisSDK ， 研究人员可以加快基因数据的读取、序列对比 ， 以降低分析成本 ， 提升数据质量 。
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ClaraGenomics
此外 ， NVIDIA还收购了Parabricks ， 这是一个CUDA加速的基因数据分析工具包 ， 可用于发现变异 ， 并能产生与行业标准GATK最佳实践流程一致的结果 。 运用这个工具包 ， 相关计算可提升30-50倍 ， 并可利用深度学习进行基因变异检测 。
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NVIDIAParabricksGPU加速的GATK
通过与华大集团合作 ， Parabricks的软件可以在一小时内完成全基因组的分析 。 华大集团使用一台内置8个NVIDIAT4TensorCoreGPU的服务器 ， 证明了可以通过提高吞吐量将基因组测序成本降至2美元 ， 这还不到现有系统成本的一半 。
AI的未来需要所有人共同开创随着深度学习进入越来越多的领域之中 ， NVIDIA在为众多开发者提供算力支持的同时 ， 也为其搭好了强有力的“基底” ， 在这之上 ， 开发者能够将更多的精力放在知识的探索之上 ， 而非受制于如何使用数据分析工具 。
如今 ， Clara已经拥有了众多的合作伙伴 ， 在中国 ， 联影医疗、安德医智均采用了这一平台进行合作开发 ， 在海外 ， 赛默飞世尔、佳能Vital、约翰霍普金斯大学也与NVIDIA建立了深入的合作关系 。
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