北鲲云如何为生命科学和芯片设计带来计算革命？-天涯问答-天涯社区

北鲲云如何为生命科学和芯片设计带来计算革命？

天涯使者

发布于 1月前 23 0

当生命科学研究遇到计算瓶颈，当芯片设计面临算力不足，有没有一种解决方案能够打破僵局？或许很多人没想到，一家成立于2019年的深圳公司——北鲲云，正通过其一站式Cloud-HPC平台，为这些高算力需求行业带来全新可能。那么，这个平台究竟有何独特之处，它又是如何实际解决科研和工程中的算力难题的呢？

北鲲云是谁？多云互联的超算平台

深圳北鲲云计算有限公司，虽然名字听起来有点专业，但其核心业务很聚焦：就是搭建一个连接用户和各类云计算资源的桥梁，提供一个高效稳定的多云互联高性能超算平台。简单来说，他们自己不生产服务器，但他们是优秀的“算力调度师”，把分散在不同云服务商（比如AWS、阿里云、腾讯云、华为云等）的计算资源整合起来，让用户像使用一个统一的超级计算机一样方便。

这家公司虽然2019年才正式进入中国大陆市场，但它的故事早在2018年就在欧洲的“硅谷”Kista开始了孵化。它的团队核心成员来自Oracle、Ericsson、IBM、华为这些我们熟知的大公司，有着十多年的技术和服务经验。目前，他们已经服务了超过2000家的企业、研究所和高校，得到了超过20000用户的认可。资本市场也对它挺看好，公开信息显示它在2021年到2022年间完成了多轮融资，投资方包括梅花创投、君联资本等。

核心技术：凭什么能搞定高性能计算？

高性能计算不是简单的堆砌服务器，北鲲云能受到关注，确实有几把刷子。

首先就是它的多云互联和弹性调度能力。它能够协同调度多家主流公有云服务商的资源。这意味着用户不需要被某一家云厂商绑定，北鲲云可以根据任务的需要，智能地选择最合适、最经济的计算资源组合。比如，单集群最大可以支撑到100,000个CPU核心同时进行计算，这个规模对于很多大型模拟仿真任务来说至关重要。

其次，它自研的高I/O并行文件系统是个关键。很多科学计算，比如分子动力学模拟，过程中会产生海量的临时数据，对存储的读写速度和吞吐量要求极高。北鲲云提供的并行文件系统，带宽能达到20GB/s，IOPS（每秒读写操作次数）高达280万，而延迟只有0.2毫秒。这就像是给计算过程修建了一条超级高速公路，数据能飞快地流转，不会堵车，从而极大提升了整体计算效率。

再者是对行业的深入理解和易用性设计。北鲲云平台预集成了超过300种经过优化的行业应用软件，像生命科学领域的GROMACS、NAMD，人工智能领域的PyTorch、TensorFlow等，用户可以直接“开箱即用”，省去了自己安装、配置和调试软件的麻烦。同时，它还提供了低代码的工作流编排工具，让科研人员可以把复杂的、重复性的计算操作，变成可视化的、可自动执行的流程，大大降低了使用门槛。

在生命科学领域的实战：以药物筛选为例

在药物研发中，有一个非常耗时的环节叫做“虚拟筛选”，就是从庞大的分子库中，通过计算模拟的方法，快速找出那些有潜力成为药物的候选分子。传统的做法，要么是自建计算集群，采购成本高、维护麻烦且扩展性有限；要么是租用超算中心，可能面临排队久、灵活性差的问题。

北鲲云给某家药企提供的解决方案就很有意思。他们利用云上的竞价服务器（一种成本更低的临时算力资源）来控制成本，并结合开发了基于Deep Docking的方法。结果呢？居然在24小时内就完成了对10亿规模分子库的筛选全流程。对比传统的云超算方案可能需要约100万元的成本，他们这种方法降低了90%的成本，并且成功找到了结构新颖的先导化合物。这对于加速新药研发进程，意义不言而喻。

在芯片设计（EDA）领域的突破：安全与效率兼得

芯片设计对计算资源的需求同样巨大，而且对数据安全和设计流程的协同有非常高的要求。北鲲云为芯片企业提供了专属的EDA云上解决方案。

他们通过设置4种独立的网络区域（Zone），确保设计数据在不同环节（比如前端设计、仿真验证）之间流动时安全可控。同时，他们通过了等保三级、GDPR等安全认证，给企业吃了定心丸。

在效率上，他们实现了“无感上云”，就是不改变芯片设计师平时的操作习惯，但背后却能弹性调用海量云算力。据说，用户可以在10分钟内完成10万CPU核心节点的扩容和环境初始化。有实践数据显示，这能让芯片和工业仿真领域的仿真效率提升10%到30%。

北鲲云到底靠什么赢得市场？

回过头来看，北鲲云能切入这个赛道并获得发展，我觉得关键在于它抓住了几个痛点：

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算力瓶颈的弹性解决：让用户不用巨额投入自建集群，就能按需使用顶尖算力。
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跨云管理的便利性：简化了用户使用多云资源的复杂性，实现了资源的优化配置。
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深入行业的应用优化：不仅仅是提供硬件资源，更是将行业软件、工作流程都集成和优化好了，让专家能专注于科研本身。

当然，云计算和高性能计算市场巨头环伺，竞争一直很激烈。北鲲云选择的这条Cloud-HPC细分赛道，需要持续的技术投入和对行业需求的深刻理解。它未来的挑战，可能在于如何持续保持技术的领先性，以及如何拓展更多有高算力需求的行业场景。

不过，从它目前在一些前沿领域的应用案例来看，北鲲云这种模式，确实为很多领域的研发创新提供了新的动力。它让那些原本受限于计算资源的中小企业、科研团队，也有了触碰顶尖算力的机会。

北鲲云如何为生命科学和芯片设计带来计算革命？

这家伙太懒了，什么也没留下。 ➦

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