医療およびライフ サイエンス向け Azure ハイパフォーマンス コンピューティング

ほぼ無限にハイ パフォーマンスな生命情報工学インフラストラクチャを使用して、ゲノミクス、精密医療、臨床試験に関する分析情報の獲得を加速します。

シミュレーション データに対して分析ツールと機械学習ツールを展開することによって、医療データから詳細な分析情報を得ることができます。

医療およびライフ サイエンスに関連した HPC シナリオ


ゲノム計算に Azure を使用することにより、スケール、コラボレーション、コンプライアンスといった課題を克服しながら、コストと複雑さを最小限に抑えることができます。業界をリードするプライバシー機能、ローカル コンプライアンス機能、パフォーマンスをご活用ください。


Azure の膨大なコンピューティング リソース (分子動力学コード CP2K を実行する初のパブリック クラウドでは 20,000 個のコアが必要と見積もられています) を使用して、原子や粒子のシミュレートされた運動分析で使用される数式の精度を高めることができます。

プロテオーム解析サイエンティストは、Azure を使用してペプチド データを共有するという難題に取り組んでいます。



母集団薬物動態モデリングや薬物動態 - 薬力学モデリングなど、計算負荷の高い確率論モデリングやシミュレーションのワークロードに対応したパワーとスケールによって、薬剤開発プロセスの効率が高められています。


Azure のビッグ データ分析および機械学習機能を使用して、すべての医療データから詳細な分析情報を取得します。

医療およびライフ サイエンス業界向けの強力な IaaS (サービスとしてのインフラストラクチャ)

  • Azure CycleCloud で Platform Load Sharing Facility (LSF) などのお好みのツールを使用して、HPC クラスターの作成、管理、最適化を行います。
  • Azure Batch を使用して大規模な完全並列バッチ ジョブを効率的に実行します。
  • Azure Kubernetes Service (AKS) を使用すると、ゲノミクス アプリケーションの追加のコンピューティング容量がエラスティックにプロビジョニングされるように、プロセスをカプセル化してコンテナーを実行できます。
  • Azure HPC Cache を使用すると、ファイル アクセスを必要とするアプリケーションを再設計することなく、オンプレミスとオフプレミス両方のストレージ リソースからメリットが得られるようにアプリケーション ワークフローを最適化できます。
  • Azure Databricks を使用した、グローバル スケールのフル マネージド Apache Spark 環境では、シミュレーション データからの詳細な分析情報の取得、インテリジェントなソリューションの構築、クラスターの起動、すばやい構築を実現できます。
  • Azure Data Lake Storage を使用すると、ビッグ データ ワークロードに最適化された、スケーラブルでコスト効果が高く、HDFS と互換性のあるストレージを利用できます。

Azure HPC を利用してイノベーションに取り組んでいるライフ サイエンス業界のお客様の事例を確認する

"When we wanted to scale up our research and attack those problems with much more sophisticated tools, we were looking for trusted partners and that's where we got in touch with Microsoft, who not only provided the technologies to enable our research but also the level of support that we needed."

Dr. Benjamin Haibe-Kains (ユニバーシティ ヘルス ネットワーク付属マーガレット女王がんセンター、上級サイエンティスト)
University Health Network

"Our project simply would not be possible without the Microsoft partnership, and I think that the cloud computing infrastructure, Microsoft Azure's platform, has allowed us to make progress at a rate that we wouldn't have been able to do otherwise, and so it's been an essential component of our research progress."

Dr. Sohrab Shah (BC Cancer、上級サイエンティスト)
BC Cancer

"In Azure, we're 15 minutes from wanting new nodes to expanding the cluster to run larger simulations—and then paring them down when we're done."

Andy Lee 氏 (NeuroInitiative、共同創設者兼最高技術責任者)

"When it comes to AI, we don't want to reinvent the wheel. We harness Microsoft Azure AI research and technologies, Microsoft Cognitive Services, and Microsoft Cognitive Toolkit to develop our platform. We don't believe that small-scale startups will be the companies that define AI at the foundational level. It's the big innovators like Microsoft that will clear the AI path for small companies like Eagle Genomics to follow."

Anthony Finbow 氏、Eagle Genomics 最高経営責任者
Eagle Genomics

"I give [the Microsoft Genomics service] the input data that would come from the sequencers. It can uniformly realign everything and let me do the variant calling for the analysis I want."

Dr. Robert Klein (マウントサイナイ医科大学、Klein Lab)
Icahn School of Medicine

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