Центр больших данных ИИ в синтетической биологии
Краткое описание оборудования Центра больших данных ИИ в синтетической биологии

1. Вычислительный кластер
Серверные узлы Xeon/EPYC (40–112 ядер) x 10–50 единиц, память одного узла 512 ГБ – 1,5 ТБ, общая пиковая производительность 1–5 PFLOPS.
Ускорение GPU: A100/H100 или RTX 6000 Ada, 80 ГБ HBM на карту, поддержка глубокого обучения и молекулярной динамики.

2. Высокоскоростное хранилище
Многоуровневая архитектура: кэш NVMe 15 ТБ + параллельный флэш-массив 252 ТБ + ленточная библиотека холодного хранения 10 ПБ, пропускная способность чтения и записи 100 ГБ/с.

3. Сеть
• Вычислительная сеть: 100 Gb InfiniBand (неблокирующая топология «толстое дерево»), задержка <1 мкс;
Бизнес-сеть: резервные каналы 10 GbE;
• Сеть управления: независимый внеполосный канал 1 GbE.

4. Озеро данных и программное обеспечение
Объектное хранилище, совместимое с Hadoop/S3, со встроенным контролем версий;
Контейнеризированная диспетчеризация (Kubernetes+Slurm), развертывание в один клик более 200 процессов биоинформатики, таких как AlphaFold, ColabFold, Cellpose и др.
ИИ-фреймворки: PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, с поддержкой распределённого обучения на GPU.

5. Интерфейс лабораторной автоматизации
Высокопроизводительный массив микрореакторов (milli upgrade) автоматически подаёт пробы и осуществляет отбор, а также в режиме реального времени передаёт в центр данные по DO, pH и OD;
Робот-манипулятор + отслеживание образцов по RFID обеспечивают замкнутый цикл «эксперимент — данные — модель».

6. Визуализация и безопасность
4 больших 4K-экрана отображают статус конвейера в реальном времени;
Шлюз zero trust, сквозное шифрование, соответствие GDPR и требованиям уровня безопасности 3.

краткое описание в одном предложении
Центр состоит из трёх основных компонентов: «супервычисления CPU+GPU + параллельное хранилище уровня 100 ТБ + сеть 100G». Затем лабораторные данные в режиме реального времени поступают через автоматизированный экспериментальный интерфейс для обучения ИИ-моделей и обратного управления экспериментами, формируя замкнутый цикл «данные — алгоритмы — эксперимент».