בריטניה ושווייץ הצטרפו לקונסורציום שמובילה IBM להאצת המחקר למציאת חיסון ותרופה לנגיף הקורונה

ההצטרפות שלהן מוסיפה עוד ארבעה מחשבי-על למאגר מחשבי-על שהועמד לרשות חוקרים מכל העולם

חיפוש תרופות. מתוך Jumpstory.com
חיפוש תרופות. מתוך Jumpstory.com

בריטניה ושווייץ הצטרפו לקונסורציום שמובילה IBM להאצת המחקר למציאת חיסון ותרופה לנגיף הקורונה. ההצטרפות שלהן מוסיפה עוד ארבעה מחשבי-על למאגר מחשבי-על שהועמד לרשות חוקרים מכל העולם. כעת יש במאגר 20 מחשבי-על, ביניהם Summit האמריקני – המחשב החזק בעולם (עם כושר חישוב של 200 פטהפלופס), Lassen – גם הוא אמריקני והעשירי בעוצמתו בעולם, וכעת גם Piz Daint השוויצרי שהוא השישי בעוצמתו בעולם (עם כושר חישוב של 27.15 פטהפלופס).

מטרת הקונסורציום הבינלאומי היא לרתום את כושר המחשוב העצום של מחשבי-העל כדי לסייע ולהאיץ את גילוי החיסונים או הטיפולים התרופתיים למלחמה בוירוס הקורונה. מחשבי-על, הכוללים אלפי ואף רבבות מעבדים שעובדים במקביל, מסוגלים לבצע חישובים בקנה מידה גדול מאוד ולעבד כמויות עצומות של מידע באמצעות בינה מלאכותית – וכך לבצע תוך זמן קצר יחסית חישובים שלמחשבים קלאסיים היו דורשים שנים.
בקונסורציום (https://covid19-hpc-consortium.org/) חברים כבר 40 ארגונים, משרדים ממשלתיים, מוסדות אקדמיים וארגונים וביניהם המעבדות הלאומיות של משרד האנרגיה האמריקני, הבית הלבן, נאס"א, MIT, הקרן הלאומית למדע וחברות נוספות כגון גוגל, מיקרוסופט, HP ואמזון.
מאז אמצע מרץ, הקונסורציום סיפק ל-58 מחקרים מדעיים נפרדים גישה למשאבי מחשב-על, כשפרויקטים נוספים עתידים להתקיים בעתיד הקרוב.
המרכז למחקר וחדשנות בבריטניה (UKRI) הוא ארגון בריטי העובד עם אוניברסיטאות, ארגוני מחקר, עסקים, ארגוני צדקה וממשל במטרה לטפח מחקר וחדשנות. UKRI יעמיד לרשות הקונסורציום, בין היתר, את ARCHER, מחשב על בעל כושר חישוב של 2.55 פטהפלופס שממוקם באוניברסיטת אדינבורו. השותף הנוסף שהצטרף הוא המרכז הלאומי למחשבי-על בשוויץ (CSCS) יספק גישה למחשב העל Piz Daint, כאמור השישי בעוצמתו בעולם.
סך כוח המחשוב של השותפים בקונסורציום עומד על 500 פטהפלופס. לשם השוואה – לFrontera, מחשב העל האקדמי החזק ביותר שממוקם באוניברסיטת טקסס, יש עוצמת מחשוב השווה לכוחם של 100 אלף מחשבים שולחנים.

מדענים המגישים הצעות מחקר לקונסורציום פועלים בשלושה מישורים שונים המטפלים בנגיף:

  • ניתוח מבנה החלבון של הנגיף באמצעות הדמיות מולקולריות.
  • שימוש בלמידת מכונה לזיהוי נקודות קשירה בנגיף או במועמדים מולקולריים אפשריים העשויים להביא לגילוי של תרופה שתטפל במחלה.
  • להגדיר קבוצות סיכון ולחזות כיצד הנגיף יתפשט, בכדי לעזור למערכות בריאות להתמודד עם הנגיף.
  • מדענים של נאס"א, לדוגמא, מנסים לחזות את התפשטות הנגיף על ידי הגדרת קבוצות סיכון. מודלים של סיכון המבוססים על תוצאותיהם עשויים לסייע בזיהוי חולים המתאימים ביותר לניסויים קליניים של חיסונים ואנטי-ויראליים.
  • צוות מאוניברסיטת מישיגן משתמש במחשב-על בעל יכולות AI בכדי לבדוק אם אחת מיותר מ-1,600 התרופות הקיימות שאושרו על ידי ה- FDA יכולה להתמודד עם COVID-19. בנוסף הם בודקים גם יותר מ- 5,000 תרופות ניסיוניות.

חוקרים ממעבדת אוק רידג’ משתמשים במחשב העל Summit לקיצור משך החיפוש משנים לשעות בעזרת המעבדים הגרפיים של NVIDIA

אדה סדובה, חוקרת ביו-פיזיקה מהמעבדה הלאומית של ארה”ב באוק רידג’, עובדת עם מחשב העל העוצמתי בעולם מהבית, לפעמים בפיג’מה. היא מחפשת מולקולות זעירות שיוכלו לבלום את נגיף COVID-19 המדביק בני אדם. “אני מקדישה את כל זמני לכך, כדי להציל בני אדם,” היא תיארה בוועידת Nvidia Summit שהתקיימה לאחרונה בפורמט מקוון.
מחשב העל SUMMIT הוקם על ידי IBM ומורכב מ-9,216 מעבדי פאואר 9 של IBM ו-27,648 מעבדים גרפיים מדגם טסלה של NVIIDA . התקשורת שלו מבוססת על מערכות אינפיניבנד של מלאנוקס, שכידוע נרכשה על ידי אנבידיה, רכישה שהשלמתה בוצעה רק ברבעון האחרון. מאמציה משתלמים במיוחד: שני מיליארד בדיקות של מולקולות ב-24 שעות בלבד.

סדובה מחפשת ליגנד, מולקולה אורגנית של פחות מ-6 אטומים. הליגנד הנכון נקשר לחלבון של נגיף הקורונה ומונע ממנו להדביק תאים בריאים.

אך איתור הליגנד הנכון בין כל החלבונים והליגנדים האחרים דומה לחיפוש מחט בערימת שחת. מומחים יכולים לבלות שנים במעבדות בבדיקת כל האפשרויות. אפילו חיפוש בעזרת Summit, מחשב העל של ORNL, יצריך ארבע שנים.
זו הסיבה שסדובה ועמיתיה פנו ל-27,648 המעבדים הגרפיים תוצרת אנבידיה שמאכלסים את Summit כדי להחיש את המאמצים.

בעזרת אנבידיה, העבירו החוקרים את הקוד ל-CUDA, כדי שיוכל לרוץ על Summit ובכך השיגו שיפור של פי 2.8 במהירות. חוקר אחר, ארון שיינברג, האיץ את המהירות פעם נוספת פי שלושה כאשר גילה דרך להשתמש ב-OpenMP להזנת הנתונים למעבדי אנבידיה.
מעבדים גרפיים צמצמו ביותר מסדר גודל את משך הזמן הנדרש לעיבוד בסיס נתונים של 1.4 מיליארד ליגנדים וגם צמצמו את השונות העצומה בתוצאות שהקשתה על תזמון הבדיקות במחשב העל.

הדמיה של 2 מיליארד תרכובות ב-24 שעות

סדובה מאמינה שעם שיפורים נוספים יוכל הצוות לבדוק עד שני מיליארד תרכובות ב-24 שעות. זו תהיה ההדמיה הראשונה בהיקף כזה וברזולוציה גבוהה.
זרם העבודה הסטנדרטי לאיתור קשרי חלבון-ליגנד הוא אטי מאוד ומתאים לכמה מאות תרכובות הנבדקות במחשב נייד. אך כאשר מדובר במאות אלפי קבצים, זרם כזה עלול להשבית גם את מחשב העל הגדול בעולם.
זוהי קריאה לפעולה למפתחי קוד פתוח ששואפים לסייע בהאצת המחקר המדעי.

הצוות של סדובה מוביל את המאמץ ומגבש זרם עבודה חדש אשר אמור להניב מספרים עצומים של משימות עבור Summit. סדובה מתייעצת עם מומחי קלט/פלט על הדרך הטובה ביותר ליצור בסיס נתונים של כל הליגנדים.
השלב הבא יהיה לערוך ניסוי של כמיליון תרכובות על 108 מתוך 4,608 ה-nodes של Summit. “אם זה יעבוד, נוכל לעבור להרצה הגדולה של 1.4 מיליארד תרכובות עם כל ה-nodes,” היא אומרת.

צמצום המחקר על מולקולות מבטיחות

 

אם חברי הצוות יצליחו במשימה, הם ישלחו לממפיס רשימה של כ-9,000 התרכובות המוצלחות ביותר שייבדקו במעבדה הקונבנציונלית עם נגיפים אמתיים. או אז, יידרשו החוקרים למצוא את המחט לא בערימת שחת אלא בכמות שמניף קלשון אחד.
הצוות של סדובה החל בעבודתו בינואר, כאשר חוקר מוביל של ORNL, ג’רמי סמית’, הציג את העבודה הראשונה שעשתה שימוש במחשב –העל Summit למחקר תרופות למאבק בנגיף הקורונה. העבודה ההיא עדיין בתחילתה.
במבט לעתיד, לסדובה יש רעיונות לדרכים נוספות לגישור בין קשרי החלבון והליגנדים לשיטות המקובלות במחשוב עתיר ביצועים.

 

שיתוף ב print
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook

תגובה אחת

  1. ישראלים משתתפים בתכנון ובהובלת צוותים גם בארץ
    לבניית מחשבי על.
    אולם לנו לא נותנים גישה אליהם.
    לא לעבוד בIBM

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

דילוג לתוכן