浙江大學生命儀器學院圍繞著浙江大學總體建設目標，銳意進取，同心協力，立足國際科 學發展前沿，全力打造世界一流的、創新型的生物醫學工程與儀器科學學院。綜合應用系 統生物學、電子信息、計算機、儀器和藥物藥理學等科學技術，以精準醫學為目標，重點 開展基于醫療健康信息工程、醫療健康大數據、無損和微創生物醫學傳感檢測技術、精準 微創醫療器械以及創新藥物治療的精準醫療科學技術的研究。
癌癥預測：主要是將組織檢查的隨訪、癌癥登記數據、實驗室結果以及其他各種程序和診 斷的代碼這些數據輸入一個機器學習模型，該模型繪制了臨床風險因素之間的聯系圖，以 預測活檢結果，并區分正常和異常的篩選檢查。
此次客戶是需要搭建一套集群，用來收集并分析數據庫癌癥病例的各項特征值(包括醫生 手寫的患者報告)，并輸入到算法模型中進行訓練，以探求發現各類癌癥的特點。目前， 分析主要集中在癌癥患者X射線計算機斷層成像治療過程中的癥狀數據，用戶的需求主要 有以下幾點：
- 對癌癥病例特征進行收集。
- 對腫瘤的活體組織檢查數據進行計算（單個腫瘤的活體組織檢查就超過八百萬次）。
- 神經網絡模型構建和訓練。
根據客戶需求，AMAX為其推薦了G202-X2作為管理節點，同時搭載BCM集群管理平臺，實現集群資源的高效管理。G428-H2作為計 算節點，單臺就能夠同時搭載8片GPU，提供高達2280TFLOPS混合算力，滿足苛刻計算要求。CPU處理器高達64核心，能夠快速 高效地運行和處理各種復雜和嚴苛的應用程序。同時，為防止計算過程中出現數據傳輸瓶頸，我們為客戶鋪設了高速萬兆光網絡， 以保障數據傳輸效率。
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G202-X2
- 支持2張GPU，可達520TFLOPS混合算力
- 支持高達7.5TB內存，高效性能優化
- 兼顧存儲與計算，支持8塊NVMe全閃存盤
- 融合AI Max，降低AI科研門檻
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G428-H2
- 雙路AMD EPYC 7003/7002系列處理器，64核高效運行
- 支持8片GPU，輕松應對數據密集運算任務
- PCIe 4.0搭載，雙向帶寬達64 GB/s
- 24塊熱插拔HDD/SSD硬盤，支持4塊U.2 NVMe SSD
在癌癥預測研究過程中，AMAX高性能計算解決方案大幅提升了數據分析計算速率，大大縮短了科研周期，減輕了研究人員工作負 擔，為疾病早篩行動開展提供了有力支持。同時，BCM集群管理平臺解決了多用戶同時運行的資源分配問題，保障了資源的高效 利用。
