冷凍電鏡技術(shù)是解析生物大分子三維結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵手段，曾獲2017年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，并在新冠病毒結(jié)構(gòu)解析中發(fā)揮重要作用。然而，該技術(shù)的數(shù)據(jù)處理面臨圖像信噪比低、計(jì)算規(guī)模巨大、重構(gòu)耗時(shí)長(zhǎng)等挑戰(zhàn)，尤其在大規(guī)模原位結(jié)構(gòu)解析中缺乏高效算法與軟件支持。

經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期技術(shù)攻關(guān)，北京理工大學(xué)基于“DeepAI深算智能引擎+國(guó)產(chǎn)GPU加速卡”，成功研發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大規(guī)模冷凍電鏡圖像原位重構(gòu)軟件——DisSPA，通過(guò)中科曙光提供的國(guó)產(chǎn)算力實(shí)現(xiàn)對(duì)冷凍電鏡圖像的高效、高精度原位結(jié)構(gòu)解析，標(biāo)志著我國(guó)在生物計(jì)算與結(jié)構(gòu)生物學(xué)交叉領(lǐng)域取得重要突破。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性提出并實(shí)現(xiàn)了基于國(guó)產(chǎn)GPU加速卡的并行化緩存方案與多卡GPU-FFT技術(shù)，顯著降低預(yù)處理時(shí)間與內(nèi)存負(fù)載，解決了傳統(tǒng)方法中模板匹配效率低、存儲(chǔ)需求大等瓶頸。

在實(shí)際測(cè)試中，DisSPA在國(guó)產(chǎn)GPU單卡上相比CPU單核實(shí)現(xiàn)高達(dá)961.9倍的性能提升，相比32核CPU也有30.9倍性能提升。在處理400張大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，僅需22分鐘即可完成重構(gòu)，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)處理效率。

目前，DisSPA已完成在多家單位的應(yīng)用示范，支持紅藻捕光系統(tǒng)、酵母核糖體等典型生物結(jié)構(gòu)的原位解析，驗(yàn)證了其在高精度結(jié)構(gòu)解析中的可靠性與實(shí)用性，具備大規(guī)模對(duì)外服務(wù)能力。

未來(lái)，北京理工大學(xué)將與中科曙光持續(xù)推進(jìn)DisSPA的推廣應(yīng)用，開(kāi)展系列培訓(xùn)與學(xué)術(shù)交流，助力更多生物學(xué)家高效獲取高分辨率原位結(jié)構(gòu)，推動(dòng)我國(guó)在結(jié)構(gòu)生物學(xué)與人工智能交叉領(lǐng)域的前沿發(fā)展。