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适用于健康和生命科学的 Azure 高性能计算

利用近乎无限的高性能生物信息学基础结构,加速对基因组分析、精准医学、医学影像和临床试验的深入了解。

通过基于临床试验模拟数据部署分析和机器学习工具,从医学数据中获得更深入的见解。

健康和生命科学 HPC 方案

利用基因组分析、精准医学、医学成像和临床试验模拟,让下一代医疗保健突破释放光彩。请参阅 Azure 医疗,详细了解医疗保健领域的客户如何通过云实现转型。

基因组分析

通过使用 Azure 进行基因组分析和计算,克服规模、协作和合规性挑战,同时将成本和复杂性降至最低。充分利用业界领先的隐私、本地符合性和性能功能。

分子动力学

通过来自 Azure 的大量计算资源来提高模拟原子和粒子移动分析中使用的数学公式的准确性, Azure 是第一个缩放分子动态代码 CP2K 的公有云,可增加到 20,000 个内核

蛋白质组学科学家使用 Azure 来完成共享肽数据的重任。

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临床试验模拟

通过计算密集型随机建模和模拟工作负载(例如群体药代动力学和药代动力学-药效动力学建模)的强大功能和规模,提高药物开发过程的效率。

医学成像

借助 Azure 的大数据分析和机器学习功能,从所有医学影像数据中获得更深入的见解。

适用于健康和生命科学的强大基础结构即服务 (IaaS)

  • 使用所选工具创建、管理、运营和优化高性能计算(HPC)和大型计算群集,如平台负载共享工具(LSF),Azure CycleCloud
  • 使用云规模作业和计划管理服务,Azure Batch 高效运行大规模、完全并行的批处理作业。
  • 封装进程并运行容器,以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 为你的基因分析应用程序弹性预配额外的计算容量。
  • 无需重新设计需要 Azure HPC Cache 的文件访问权限,之后无论是谁开始,优化应用工作流,无论打开和关闭本地在座资源。
  • 借助 Azure Databricks,从临床试验模拟数据中获得更深入的见解,构建智能解决方案,启动群集,并在完全托管的全球规模 Apache Spark 环境中快速构建。
  • 利用可缩放、经济高效且与 HDFS 兼容的存储,这些存储通过 Azure Data Lake Storage针对大数据工作负载进行了优化。

为了应对新冠肺炎,Microsoft 致力于提供技术平台和服务来消除组织开展最佳工作时遇到的障碍,从而保护我们提供服务的社区的健康和福祉。

了解生命科学客户如何利用 Azure HPC 进行创新

"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,西奈山伊坎医学院 Klein 实验室
Icahn School of Medicine

"It was only when we first got our hands on Azure Virtual Machines and deployed VMs with AMD EPYC processors that we managed to streamline our ASD research and development and bring it down to a very digestible cost, which is important for us and our customers."

Georgios 博士,Molecular Modelling Laboratory CEO
Molecular Modelling Laboratory

"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,NeuroInitiative 联合创始人兼首席技术官
NeuroInitiative

"Our initial benchmark of 500 tests per second is impressive. But after tuning our algorithm and working with Microsoft to use the latest technology from Azure Cognitive Services, we achieved more than 1,000 tests per second running the predictions model on a six-node machine using Triton Inference Server on NVIDIA GPUs in Azure."

Alan Payne,Sensyne Health 首席信息和产品官
Sensyne Health

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