在纽约举行的亚马逊网络服务峰会上，宣布创建了代号为Naga的超级计算机集群。
AWS服务器集群为云环境下的研究提供动力。CycleCloud高性能计算(HPC)软件带来的集群达到了超级计算机的水平。
Cycle Computing的创始人兼首席执行官杰森斯托(Jason Stowe)告诉eWEEK:“我们已经把这些服务器变成了可以正常运行的超级计算机。”
薛定谔提供了Glide，这是一个计算对接应用程序，当研究人员试图识别可能影响癌症活性的蛋白质时，它可以筛选化合物库。这些发现可以引导潜在治疗方法的发展。
“他们试图做的是找到这种能够适合目标的蛋白质，就像锁和钥匙这样的情境元素一样，”斯托说。
作为一个绘图应用程序，Glide允许研究人员筛选2100万个分子构象，以寻找可能的癌症靶点。斯托说，该软件可以模拟分子在蛋白质中的位置。
斯托解释说：“为了在合理的时间内做到这一点，他们需要多台机器，而这实际上就是高性能超级计算集群的目的。”
计算测试结束后，薛定谔和光轮正在实验室里对分子进行物理测试。
薛定谔公司总裁Ramy Farid在一封电子邮件中告诉eWEEK:“我们将从虚拟屏幕上购买和分析化合物，以确保更好的科学能够提供更好的结果。”“很难想象事实并非如此，但我们必须做实验来确定。”
研究人员还使用超级计算供应商提供的CycleServer软件来执行分析、诊断性能和管理项目的科学工作流程。
与传统方法相比，研究人员在不到三个小时的时间内完成了手术。
“本质上，他们将缩短几个月的过程，”他说。“如果你尝试运行这个方法(内部)，你可能会因为老方法而错过药，或者本质上，你会等很久？要几个月才能拿到结果？那你一定要过滤掉他们。”
Cycle在一篇博客文章中报道，Cycle在高峰期每小时的费用为4900美元，但没有通过云访问计算功能的前期资金。按照Cycle的说法，一台内部超级计算机的供电、冷却和管理需要花费数千万美元。
斯托说：“这需要很长时间，所以他们永远无法在内部运行它。”
AWS业务发展总监特里怀斯(Terry Wise)在一份声明中表示，通过将Cycle Computing的超级计算软件与AWS服务器相结合，研究人员可以在更短的时间内进行复杂的计算，而成本只是HPC基础设施成本的零头。
薛丁格的法里德(farid)表示，在将超级计算用于药物研究时，科学家通常要在时间和准确性之间进行“权衡”。
“这个虚拟屏幕识别出许多化合物，这些化合物是我们在内部群集中对同一靶标进行筛选时遗漏的。不用说，它比拥有50，000个内核的亚马逊集群要小得多。”法里德说。
法里德指出，Cycle的超级计算功能使薛定谔和Nimbus能够以适当的得分和采样水平运行虚拟屏幕。
Stowe说，在过去，只有最大的公司才能负担得起5万个内核的计算。他指出，薛丁格只有100到150名员工，制药公司部署5万个内核进行高性能计算并不常见。
法里德提出，使用超级计算可以使更多的药物通过临床试验，并将其推向市场。
“大多数项目甚至还没有进入开发候选阶段。对于那些做到这一点的项目，大多数项目都会在临床试验的某个阶段失败，因此它们永远不会成为出售的药物，”法里德说。他说，更快、更大的计算机“几乎肯定”可以解决这个问题。
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