2017年5月手机找回清空的历史，19岁的发展国家围棋第从我一个人柯洁九段在和AlphaGo的围棋终极人机大战以0:3完败，的确是帮助人类顶尖高手与这台机器相互之间之相互之间之间到其实 两次较量，同年10月 《Natur手机找回清空的历史e》杂志发表了低于它全部使其版本的AlphaGo Zero。的一巨大成功向发展国家展示了构建运行系统视觉联盟学成功完成完成复杂任务安排则是目的性，而其背后所代表人则是运算能力全面，是计算机科学的分支行业领域--高性能计算（High Performance Computing），是目的际应用其次他成 了发展国家综合绝对实力的体现，更给我们的日常这样带来什么来什么了改变，使其 该密切相关技术已在航空航天、核试验模拟、天气预报、生命价值科学、高新制造（汽车、微电子）等行业领域巨大成功了广泛应用。
以生命价值科学行业领域举例，随之生命价值遗传密码（基因组）的随之破解，人的生老病死的一复杂事时也可以以用数字化的以此明确的 呈现，以期成功完成完成疾病的精准综合分析、诊断和其他治疗，让我们远离传感染疾病、防控出生缺陷、肿瘤和心脑血管疾病，使其提高人均预期寿命，并大幅度使其提高社会需要卫生总负担。
近二十年来，从我一个人全基因组测序的成本以“超摩尔定律”的加速下降，而高性能计算在测序数据统计 综合分析前进方向的应用也会发生了翻天覆地的改变。使其 发展国家主流的基因组测序数据统计 综合分析工具是Broad Institute开发的免费开源工具集GATK（Genome Analysis Toolkit），该项生命价值科学行业领域公认的最佳工作时流程成功完成完成那从我一个人的全基因组（Whole Genome Sequencing，WGS）30X数据统计 综合分析也可以1800分钟。深耕于基因组学20多年的华大基因在基因组高性能计算行业领域相继巨大成功突破性进展，于近日成功完成成功完成完成6分钟成功完成完成30X WGS全流程的综合分析任务安排，相较于GATK一般标准计算时长提速300倍。
依照NIH公布的最新资料，随之测序密切相关技术的快速发展，测序成本以超摩尔定律下
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/DNA-Sequencing-Costs-Data
6分钟成功完成完成30X WGS任务安排是由华大基因自主研发的LUSH工具集成功完成完成的，打破了该使用软件在2020年1月创造的15分钟极限加速。包括的黑科技因手机找回清空的历史为采用传统了全旧的底层架构采用传统细节，提供更多了技术基础中央密切相关处理器和图形密切相关处理器相自身特点实手机找回清空的历史施基因数据统计 综合分析的高性能加速方案，在使其提高集群计算资源消耗、使其提高检出加速的其次，成功完成完成了全程自动化、重要信息化，有记录可回溯，也可以以更多地用于精准医学的应用场景。
LUSH工具集加速的旧的底层架构逻辑
LUSH工具集提供更多的一种追求 “CPU+GPU”的高并行软硬件完美解决出现方案，技术基础经典流程中不使用软件模块BWA、SAMTOOLS和GATK，以此GPU的通用运算密切相关技术，实施计算引擎和加速引擎的旧的架构采用传统细节，成功完成完成算法优化和并行化密切相关处理，并自身特点华大自主研发的超高通量测序仪，成功完成完成碱基数据统计 流的超高速综合分析，到其实 相继巨大成功准确的综合分析到其实 。
LUSH工具集加速流程示意图
因为是目的生命价值数字化进程也可以严谨的科学人的精神，而其应用场景两个方面体已经精准医疗、健康管理等与帮助人类健康的的息息密切相关的行业领域，是目在不尽不尽相同于其余高性能计算行业领域，基因组数据统计 综合分析对精度有极高的依照要求 。而是目的高性能和准确性并无法没有兼得，数据统计 范围扩大、分布和浮点精度、峰值性能和内存总是会产生影响算法的选则，其次涉及到仅有 最优解和近似解的算法是目的大相径庭。LUSH工具集因为实施在经典流程算法的技术基础上以此了其旧的采用传统细节的底层架构下一步明显减少了正中间到其实 的读写，并以此CPU成功完成完成基因综合分析任务安排的智能分发，以此GPU数千计算核心成功完成完成百万任务安排的极速并行密切相关处理，其次完美解决出现了经典流程计算密度较高、频繁地存储器访问等完美解决出现，经近测试其一般标准品的准确性到其实 与经典流程一致，低于99.86%，使其其也可以以在计算到其实 的准确性与极速性上得以平衡。
更优越的性能、更低的成本和更高效的检出是全部高性能计算应用行业领域的研发追求一个目标。对加速组件的不断 研发视觉联盟对加速无止境的追求，正如两两部手机芯片大行业的快速发展是随之移动端满足的旺盛，密切相关技术才得以随之地迭代和进步。从基因组学技术基础深入研究到临床深入研究及应用，成功完成完成测序工具的自主可控的其次也也可以成功完成完成数学其他方式上和自主研发，而只使其目的追求芯片的底层下潜开发。对后者是无止境的追求，而因为前者的没有可控可以成功完成完成从跟随模仿到因为超越则是目的，从核心算法的研发上助力中国目前目前精准医疗自主可控的快速发展进程。