作者簡介：何金池是 IBM 大中華區科技事業部資深架構師，著有《Kubeflow：云計算和機器學習的橋梁》和《大數據處理之道》等書，是 Kubeflow、Tekton多個開源社區的 Maintainer，親自參與了 IBM 多款產品的研發，是人工智能、分布式計算、大數據處理和云原生等相關技術和產品的專家。

背景

隨著基因測序技術的突破、蛋白質組學，分子動力學研究的深入以及 AI 技術的崛起，生命科學與生物制藥領域正經歷前所未有的變革。然而，這一進程也面臨一些嚴峻挑戰，比如海量數據的處理，單次全基因組測序產生超過 200GB 數據，蛋白質分子動力學模擬需百萬級計算步驟。AI 驅動的藥物篩選、基因編輯效率預測等任務依賴高性能計算（HPC）與 GPU 加速，傳統計算集群存在資源利用率低、任務調度低效、多平臺數據割裂等問題。

如何高效整合算力資源、加速科學探索呢？IBM Spectrum LSF作為企業級 HPC 作業調度系統，正在成為破局的關鍵。

IBM LSF：生命科學領域的“智能計算中樞”

IBM LSF 是一款企業級分布式作業調度平臺，其核心價值在于：

資源優化：動態分配 CPU、GPU 和內存資源，最大化硬件利用率。

任務智能調度：支持優先級隊列、搶占式任務分配，確保關鍵任務（如緊急藥物虛擬篩選）優先完成。

多軟件生態集成：與主流生命科學工具無縫對接，形成端到端的計算解決方案。

在生命科學和生物制藥領域，LSF 可以和業界諸多知名的軟件和工具無縫集成，比如基因與蛋白質分析領域的 BLAST、HMMER 和 GROMACS 等，以及新藥研發方面的 Schr?dinger、AutoDock 和 OpenMM 等工具。LSF 可以直接調度這些工具的作業，助力解決資源利用率低、任務調度復雜和結果管理困難等問題，顯著提升了研究效率和數據分析能力。LSF 在生命科學和生物制藥領域應用場景非常廣泛。

經典案例：LSF 加速 AI 賦能的抗腫瘤藥物研發

痛點與挑戰

某大型生物信息學研究機構（以下簡稱“客戶”）致力于基因組學和蛋白質組學研究，日常需要處理大量的生物序列數據。客戶使用 BLAS 進行序列比對和分析，但隨著數據量的增加，BLAST任務需要大量的 CPU 和內存資源，但客戶的計算資源分散且利用率低，無法滿足高效處理需求。另外，BLAST 任務種類繁多，包括 BLASTN、BLASTP 等，手動調度任務耗時且容易出錯。還有 BLAST 生成的比對結果文件分散存儲、缺乏統一管理，導致數據檢索和分析效率低下等問題。

解決方案

客戶引入了LSF作業管理系統，并與 BLAST 進行集成，通過 LSF 將分散的計算資源整合為一個集群，統一管理和調度 CPU、內存等資源，確保 BLAST 任務高效運行。使用 LSF 提交 BLAST 任務，支持多種 BLAST 模式（如 BLASTN、BLASTP）和參數設置，實現任務自動化調度。LSF 將 BLAST 任務的輸出文件集中存儲，并通過LSF命令和瀏覽器界面實時監控任務狀態和歷史記錄，方便數據檢索和分析。

實施效果

LSF 的資源調度功能使 BLAST 任務的平均完成時間縮短了 60%，CPU 利用率從 30% 提升至 80%。通過 LSF 的自動化調度功能，客戶減少了 90% 的手動操作時間，任務錯誤率顯著降低。統一的輸出文件管理和實時監控功能使數據檢索和分析效率提高了 50%，為研究提供了更強支持。

結語

從基因解碼到 AI 制藥，從蛋白質設計到精準診療，IBM LSF 正在成為生命科學創新的“隱形基石”，曾在新冠疫苗的研發中，幫助相關企業極大的提高的研發效率。同時，LSF 的應用領域正不斷擴展，已被廣泛應用于半導體 EDA 仿真作業、CAE 工程仿真、氣象預測與氣候建模等高復雜度計算場景，展現了其在跨行業高性能計算中的卓越適應性與價值。它不僅解決了當下算力資源管理的痛點，更通過開放架構與 AI 融合，為行業描繪了一個“智能計算即服務”的未來圖景。

關于 IBM

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