提到北鯤云，許多業內同僚首先想到的是，這是一家為有提供高性能算力SAAS服務及整合企業線下及云上資源，提供安全、彈性、自主的企業級Cloud-HPC方案的云計算公司。隨著云計算基礎設施和技術的成熟，諸如生命科學、人工智能、芯片設計、工業仿真、大氣海洋等行業對于云計算的需求快速增長。北鯤云正是基于這樣的市場需求自主研發了北鯤云超算平臺，今天我們以生命科學行業為例，具體看看北鯤云超算平臺是如何加速生命科學研究的。

眾所周知，高性能計算在生命科學領域中的應用是近幾年才出現的，而且主要應用在基因測序、分子動力學模擬，以及虛擬篩選等流程。簡單來說就是通過實驗儀器對生物分子進行測量，然后使用一些后處理軟件對原始的大量數據進行處理和分析，接著對序列數據進行同源及相似性搜尋、比對、序列分析、遺傳發育分析等。而分子動力學模擬則是對于原子和電子所構成的多體系統，用計算機模擬原子核的運動過程，從而計算這個多體系統的結構和性質。虛擬篩選是根據模擬小分子配體與生物大分子受體的相互作用，預測兩者間的結合模式和親和力，從而進行藥物的虛擬篩選。

藥物的虛擬篩選是依靠其所收集的基因測序的數據以及生物分子結構的數據庫為基礎，首先通過X射線-單晶衍射等技術獲得受體大分子結合部位的結構，然后通過數據庫搜尋或者全新藥物分子設計技術識別得到分子形狀和理化性質與受體作用相匹配的分子。簡單來說，有些類似與AI建模。對于人工智能系統來說，其所建立的參數規模越大，往往就越聰明。藥物的虛擬篩選也是一樣，當其數據庫中，所收集的生物分子信息與基因序列越多，其所能產生先導化合物的可能性就越大。因此，效率也就越高。

然而，對于生命科學而言，基因測序與分子動力模擬所產生的數據量巨大，要建立如此大的模型算力成本自然十分高昂，很大程度上阻礙了科研人員對藥物虛擬篩選的深入研究。

針對這一難題，北鯤云創始人馮建新在公司成立之初就曾表示，北鯤云超算平臺是專注于為高算力需求的企業和科研人員提供靈活、高效的算力產品及服務，幫助客戶提升業務運行效率并有效降低成本。北鯤云超算平臺，通過接入主流公有云資源，并在全球擁有25個地域節點，超過10萬臺服務器，單集群節點可提供10，000核時算力，算力資源豐富，可隨時開啟高性能計算，作業排隊時間趨近于0.

北鯤云作為一家技術型公司，不斷提高云資源的優化和管理，讓用戶真正體驗到云計算帶來的優勢。

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