GPU具有多核并行、高浮点运算和访存速度等特点，在生命科学计算中愈发重要。基于GPU加速的高通量测序分析和蛋白结构预测将极大缩短计算时间，降低用户成本。作物遗传与种质创新国家重点实验室公共平台和前沿交叉研究院生物信息学中心发挥各自优势，联合向全校开放GPU计算平台，并开放已部署基于GPU加速的变异检测和Alphafold2的蛋白结构预测体系。如有需求的用户请联系生信中心。
一、基于GPU加速的变异检测系统
中心已部署BaseNumber DNA测序数据分析系统，通过执行基于“CUDA+GPU”计算环境开发的高并行算法，可准确、快速地完成GWAS分析中限速步骤——变异鉴定环节。速度比纯CPU方案提速120倍，费用也会大大降低。目前也初步在大豆、棉花、梨等GWAS研究中完成测试，结果符合预期，与基于CPU的计算结果重叠率在99.5%以上。
相关的免费使用培训也将于1月17日开展。培训通知可见学校网页（见培训三：http://www.njau.edu.cn/2022/0104/c580a117581/page.htm）。
二、基于Alphafold2的蛋白结构预测系统
AlphaFold2作为近来的生物学领域突破，受到了极大关注。经生信中心与校内几个实验室合作，确实发现其不仅单个蛋白结构预测准确性极高，而且可以精细可信地预测蛋白复合体的结构，特对校内开放此服务。
如需要，请确定以下事项：
Alphafold2已完成人类、拟南芥、水稻等一些模式物种全部蛋白结构的预测并开放共享。由于是大规模预测，采用的是reduced database 而不是最全的 full database；蛋白长度过长的蛋白不含在内；估计采用的是CASP14 with no ensembling 以节省计算时间；无复合物预测结果；精度最高的算法为full database+ensembling CASP14。
如果不追求最高精度，且蛋白在Alphafold2库中已存在，可以直接在网上查询；如果追求最高精度或复合物结构预测，亦或库中没有预测，可以利用生信中心的Alphafold2蛋白结构预测系统。
中心提供Alphafold2软件支持，用户可采用包节点自行计算或中心代为计算。
三、GPU计算平台硬件组成和使用方式
1、硬件组成：
（1）平台CPU节点及型号:Intel(R) Xeon(R) Gold 5118 CPU @ 2.30GHz；
（2）单节点2颗CPU共48核；
（3）GPU节点及型号：NVIDIA Tesla V100；
（4）GPU节点包含8个GPU卡。
2、使用方式：
独占模式：用户租用某些计算节点以独占方式使用，用户可以自主使用其租用的计算节点而无需排队等待，中心可协助进行相关软件部署。
四、联系方式
学术合作：吴玉峰
地址：理科南楼F202，电话：025-84395637，Email：yfwu@njau.edu.cn；
平台使用相关事宜：段荣静、朱志涛
地址：理科南楼F214，电话：025-84399042，Email：bic@njau.edu.cn。