Atos SE und das UCL haben bekannt gegeben, dass sie das Virus-Sequenzierungstool Viridian, das zur Erkennung von Mutationen des SARS-Cov-2-Stammes des Coronavirus verwendet wird, erfolgreich auf einem Arm®-basierten Ampere® Altra®-Prozessor in einer nativen Cloud-Umgebung mit der Integrationskompetenz von Atos betrieben haben. Dieser Proof of Concept (PoC) wurde vom Atos Life Sciences Center of Excellence koordiniert, das eine Kultur der Erforschung, Entdeckung und Mitgestaltung fördern will, um die Leistungsfähigkeit digitaler Technologien zu nutzen, um die Präzisionsmedizin voranzutreiben und die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten zu beschleunigen. Angesichts des exponentiellen Datenwachstums und der immer schwieriger werdenden Verarbeitung von Daten für biowissenschaftliche Anwendungen sind Wissenschaftler auf High-Performance-Computing und paralleles Computing angewiesen, um riesige Datenmengen schnell verarbeiten und analysieren zu können.

Die auf Arm Neoverse™basierende Plattform, der Ampere Altra, ist für Cloud-native Workloads ausgelegt, was bedeutet, dass die Simulation und die Ergebnisse nicht nur vor Ort, sondern direkt in der Cloud, auf jeder Art von HPC-Plattformen und von überall aus erzielt werden können. Mit der Nimbix Supercomputing Suite von Atos wird dies noch einfacher. Sie bietet Forschern und Wissenschaftlern flexible, skalierbare und einfach zu bedienende Cloud-Lösungen für rechenintensive Workflows. Da immer mehr Labore Arm-basierte Lösungen einsetzen, bedeutet dieser erfolgreiche PoC, dass sie nun Viridian auf ihren Systemen ausführen können. Damit können sie biowissenschaftliche Arbeitsabläufe untersuchen und verschiedene Mutationen im SARS-CoV-2-Genom nachweisen, um letztlich zur Bekämpfung von COVID-19 beizutragen.

Bei dieser Arbeit wurde das Fachwissen eines Teams von Atos- und Arm-Experten, das sich auf Hardware- und Software-Optimierungen konzentriert, mit einem wissenschaftlichen Team des UCL kombiniert, das sich auf wissenschaftliche Anwendungen für diese speziellen Anwendungsfälle konzentriert. Diese Zusammenarbeit hat es ermöglicht, sowohl die Software als auch die Hardware in diesem Co-Designing-Projekt zu optimieren, um den Anforderungen wirkungsvoller und innovativer Genomik-Workflows gerecht zu werden, die bereits im klinischen Umfeld eingesetzt werden.