Centro de Big Data de IA para Biologia Sintética
Descrição simplificada do equipamento do Centro de Big Data de IA para Biologia Sintética

1. Cluster de computação
10 a 50 nós de servidor Xeon/EPYC com 40-112 núcleos, com 512 GB-1,5 TB de memória por nó e pico total de 1-5 PFLOPS.
Aceleração por GPU: A100/H100 ou RTX 6000 Ada, 80 GB HBM por placa, com suporte a deep learning e dinâmica molecular.

2. Armazenamento de alta velocidade
Arquitetura em camadas: cache NVMe de 15 TB + matriz flash paralela de 252 TB + biblioteca de fitas para armazenamento frio de 10 PB, com largura de banda de leitura e gravação de 100 GB/s.

3. Rede
• Rede de computação: fat tree não bloqueante de 100 Gb InfiniBand, latência <1 μs;
Rede corporativa: links redundantes 10 GbE;
• Rede de gerenciamento: canal independente out-of-band de 1 GbE.

4. Data Lake e software
Armazenamento de objetos compatível com Hadoop/S3 com controle de versão integrado;
Agendamento em contêineres (Kubernetes+Slurm), implantação com um clique de mais de 200 processos de bioinformática, como AlphaFold, ColabFold, Cellpose etc.
Frameworks de IA: PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, com suporte para treinamento distribuído em GPU.

5. Interface de automação laboratorial
Arranjo de microreatores de alto rendimento (upgrade em escala milimétrica) alimenta e coleta amostras automaticamente, enviando em tempo real dados de OD, pH e densidade óptica para o centro;
Braço robótico + rastreamento de amostras por RFID garante um ciclo fechado de “modelo de dados do experimento”.

6. Visualização e Segurança
4 telas grandes 4K exibem em tempo real o status do pipeline;
Gateway de confiança zero, criptografia de ponta a ponta e conformidade com o GDPR/Segurança Nível 3.

resumo em uma frase
O centro é composto por três componentes principais: “supercomputação CPU+GPU + armazenamento paralelo de nível 100 TB + rede 100G”. Em seguida, os dados do laboratório são alimentados em tempo real por meio de uma interface experimental automatizada para treinamento de modelos de IA e orientação reversa dos experimentos, formando um ciclo fechado de “dados–algoritmo–experimento”.