5 მარტი, 2026

თანამედროვე ფარმაცევტულ ინდუსტრიაში მოლეკულური კვლევების დინამიკა სრულად არის დამოკიდებული მაღალი წარმადობის გამოთვლით სისტემებზე. ამ მიმართულებით უმნიშვნელოვანესი ტექნოლოგიური ნაბიჯი გადაიდგა ინდიანაპოლისში, სადაც ოფიციალურად ამოქმედდა სუპერკომპიუტერი, სახელწოდებით LillyPod, რომელიც სრულად ემსახურება ციფრულ სიმულაციებსა და ალგორითმულ გამოთვლებს.

აპარატურული არქიტექტურა: 1,016 Blackwell პროცესორი და 9,000 პეტაფლოპსი

მაღალი წარმადობის გამოთვლითი სისტემების (HPC) დაპროექტებისას ინჟინრების მთავარი მიზანია ტექნიკური შეფერხებების მინიმიზაცია მონაცემთა მასიური დამუშავებისას. ტექნიკური მახასიათებლების მიხედვით, LillyPod
სუპერკომპიუტერი წარმოადგენს მსოფლიოში პირველ NVIDIA DGX SuperPOD ინფრასტრუქტურას, რომელიც სრულად არის აგებული უახლეს DGX B300 სერვერულ სისტემებზე. ამ კოლოსალური გამოთვლითი ცენტრის გულს წარმოადგენს ზუსტად 1,016 ცალი NVIDIA Blackwell Ultra გრაფიკული პროცესორი (GPU). ამ პროცესორების ერთიან, მაღალი გამტარუნარიანობის მქონე ლოკალურ ქსელში გაერთიანებით, ინფრასტრუქტურა გამოიმუშავებს 9,000 პეტაფლოპსზე მეტ საოპერაციო წარმადობას ხელოვნური ინტელექტის ამოცანებისთვის. ტექნოლოგიური პერსპექტივიდან განსაკუთრებით საყურადღებოა ის ფაქტი, რომ ამ მასშტაბის სუპერკომპიუტერის სრული ფიზიკური აწყობა და პროგრამული გაშვება ინდიანაპოლისში სულ რაღაც ოთხ თვეში დასრულდა. ასეთი არქიტექტურა კომპანიის მკვლევარებს აძლევს საშუალებას, დაამუშაონ ასობით ტერაბაიტის მოცულობის გენომური და კლინიკური მონაცემები რეალურ დროში, სისტემური გადატვირთვის რისკის გარეშე.

სარჩევი

აპარატურული არქიტექტურა: 1,016 Blackwell პროცესორი და 9,000 პეტაფლოპსი
ისტორიული მონაცემების ასიმილირება და გამოთვლითი ლაბორატორია
მოლეკულური ოპტიმიზაცია და ფედერაციული სწავლება TuneLab პლატფორმაზე
1 მილიარდიანი საინვესტიციო პროექტი და ინოვაციური ლაბორატორია
სტრატეგიული დასკვნა და ინდუსტრიული პერსპექტივები
სხვა თემები

ისტორიული მონაცემების ასიმილირება და გამოთვლითი ლაბორატორია

ფარმაცევტული გიგანტის, Eli Lilly-ს მთავარი კონკურენტული უპირატესობა მის 150-წლიან კლინიკურ ისტორიაში იმალება. კომპანიის მონაცემთა ბაზები შეიცავს ათწლეულების განმავლობაში დაგროვილ, ურთულეს ბიოლოგიურ და ლაბორატორიულ ჩანაწერებს. LillyPod სუპერკომპიუტერი შექმნილია სწორედ ამ კორპორატიული ცოდნის გასააქტიურებლად. სისტემა მკვლევარებს სთავაზობს სრულფასოვან გამოთვლით მშრალ ლაბორატორიას (Computational dry lab). ტრადიციული, ფიზიკური ქიმიური ცდების ნაცვლად, მეცნიერებს ახლა შეუძლიათ მილიარდობით პოტენციური მოლეკულური ჰიპოთეზის ვირტუალური სიმულირება და მათი ეფექტურობის მათემატიკური შეფასება ფიზიკური სინთეზის დაწყებამდე. პროცესების უწყვეტობისა და სერვერული დატვირთვის ოპტიმიზაციისთვის გამოიყენება NVIDIA Mission Control პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც დამოუკიდებლად მართავს სამუშაო ნაკადებს და უზრუნველყოფს ტექნიკური რესურსების რაციონალურ გადანაწილებას.

მოლეკულური ოპტიმიზაცია და ფედერაციული სწავლება TuneLab პლატფორმაზე

ინოვაციური მიდგომები მხოლოდ კომპანიის შიდა ინფრასტრუქტურით არ შემოიფარგლება. შეიქმნა სპეციალიზებული კოლაბორაციული პლატფორმა, სახელწოდებით Lilly TuneLab. ამ პლატფორმის მეშვეობით, კომპანია პარტნიორ ბიოტექნოლოგიურ ინსტიტუტებს უზიარებს იმ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს, რომლებიც დატრენინგებულია 1 მილიარდი დოლარის ღირებულების მქონე ექსკლუზიურ კლინიკურ მონაცემებზე. თუმცა, სამედიცინო სფეროში მონაცემთა კონფიდენციალურობა კრიტიკულია. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, TuneLab სრულად ეფუძნება NVIDIA FLARE ტექნოლოგიას, რომელიც უზრუნველყოფს ფედერაციულ სწავლებას (Federated learning). ეს მექანიზმი პარტნიორებს აძლევს საშუალებას, მოდელები საკუთარ ლოკალურ სერვერებზე, თავიანთივე დახურული მონაცემებით დაატრენინგონ. ცენტრალურ ქსელში ბრუნდება მხოლოდ ალგორითმული განახლებები და არა პაციენტების კონფიდენციალური ფაილები. ასეთი არქიტექტურა მკაცრად იცავს ინტელექტუალურ საკუთრებას და ამავდროულად, საერთო სამეცნიერო პროგრესს უწყობს ხელს.

ციფრული ტყუპები და საწარმოო ლოგისტიკის მართვა

LillyPod სუპერკომპიუტერის გამოთვლითი სიმძლავრე პირდაპირ მართავს და აკონტროლებს კომპანიის რეალურ ქარხნებს ციფრული ტყუპების (Digital Twins) ტექნოლოგიის მეშვეობით. ლოკალურ სერვერებზე იქმნება საწარმოო ხაზების, მიწოდების ჯაჭვებისა და ლოგისტიკური ქსელების ზუსტი ვირტუალური ასლები. ეს ინჟინრებს აძლევს საშუალებას, პროგრამულ დონეზე დატესტონ სხვადასხვა კრიზისული სცენარი და იწინასწარმეტყველონ მექანიკური შეფერხებები მანამ, სანამ ისინი რეალურ სამყაროში მოხდება. დამატებით, სუპერკომპიუტერის ალგორითმები რეალურ დროში მართავენ ფიზიკურ საწარმოო სივრცეებში მოძრავ ავტონომიურ რობოტებსა და თვითმართვად სატვირთველებს (Self-driving forklifts). სწორედ გამოთვლითი ცენტრისა და ფიზიკური საწარმოო ინფრასტრუქტურის ამ მჭიდრო კავშირის გამო დამკვიდრდა მეტაფორული ტერმინი ხელოვნური ინტელექტის ქარხანა.

1 მილიარდიანი საინვესტიციო პროექტი და ინოვაციური ლაბორატორია

ტექნოლოგიური პროგრესის მდგრადობის უზრუნველსაყოფად, აპარატურული უზრუნველყოფის მიღმა სერიოზული ფინანსური სტრატეგია დგას. NVIDIA და Eli Lilly აფართოებენ თანამშრომლობას და ხსნიან ერთობლივ კვლევით და ინოვაციურ ლაბორატორიას (Co-innovation lab), რომელიც ფიზიკურად განთავსდება სამხრეთ სან-ფრანცისკოში, სპეციალურად გამოყოფილ Gateway Labs სივრცეში. ოფიციალური მონაცემებით, კომპანიები ამ მიმართულებით მომდევნო ხუთი წლის განმავლობაში 1 მილიარდი აშშ დოლარის ინვესტირებას გეგმავენ. აღნიშნული კოლაბორაციული ცენტრი მიზნად ისახავს უმაღლესი რგოლის ბიოლოგებისა და კომპიუტერული მეცნიერების ერთ სამუშაო სივრცეში გაერთიანებას. ეს უზრუნველყოფს იმას, რომ ახალი თაობის ფონდაციური ალგორითმების შექმნა და მათი კლინიკური ვალიდაცია პარალელურ რეჟიმში, ყოველგვარი ბიუროკრატიული დაყოვნების გარეშე წარიმართოს.

სტრატეგიული დასკვნა და ინდუსტრიული პერსპექტივები

ყველა ზემოთ განხილული ტექნიკური ფაქტის გაანალიზებით ცხადი ხდება, რომ ფარმაცევტული ინდუსტრიის ტრადიციული საოპერაციო მოდელი ფუნდამენტურად შეიცვალა. 1,016 პროცესორისა და 9,000 პეტაფლოპსის მქონე სუპერკომპიუტერის სრული ინტეგრაცია სამედიცინო კვლევებში აღარ წარმოადგენს მხოლოდ IT განყოფილების პასუხისმგებლობას; ეს არის კომპანიის გადარჩენისა და განვითარების მთავარი მექანიზმი. ციფრული ლაბორატორიების, ფედერაციული სწავლებისა და საწარმოო ციფრული ტყუპების ერთ ეკოსისტემაში მოქცევა მკვლევარებს აძლევს უპრეცედენტო ინსტრუმენტს, რათა შეამცირონ მედიკამენტის აღმოჩენიდან მის წარმოებამდე არსებული დრო და უზრუნველყონ პაციენტებისთვის სიცოცხლისთვის მნიშვნელოვანი პრეპარატების შეუფერხებელი მიწოდება, რის მისაღწევადაც LillyPod სუპერკომპიუტერი უდიდესი წინგადადგმული ნაბიჯია.

გაქვს შეკითხვა ან იდეა? გამოიყენე სადისკუსიო სივრცე