今年，英伟达为CUDA增加了两个新的主流应用——5G vRAN和基因组处理，基因组行业的华大基因对应用实现了支持。

据雷锋网了解，华大基因的生命科学超级计算机以每天60个基因组的吞吐量，改变了全基因组测序（WGS：Whole Genome Sequencing），并同时降低了成本。

全基因组测序会分析整个基因序列，可以检测由遗传性疾病引起的DNA突变，突变导致的癌症扩散，或是追踪基因突变引发疾病的机制。

同时这项技术也用于研究畜牧业、农特和导致疾病的微生物。

但是，如何解决大数据存取能力以及计算能力不足等瓶颈问题，是基因组学研究和应用面临的一大难题。基因组处理流程在行业标准中被称为GATK，这一过程可根据参考绘制DNA短链，以重建基因组并找出变异，属于计算密集型任务。

现场，黄仁勋发布NVIDIA Parabricks基因组分析工具包，Parabricks是一个基于CUDA加速的基因组处理工具包，可以用于发现变异，并能产生与GATK最佳实践流程一致的结果，实现30-50倍的加速。

Parabricks提供了DeepVariant工具，利用深度学习技术进行基因变异检测。现在，华大基因就采用了Parabricks。借助若干GPU服务器，华大基因可以按照测序仪生成数据的速率来处理基因组。

当然，除了发布会上推出的工具包，2018年11月，英伟达还推出了专门针对医疗影像的超算平台Clara，让开发人员通过开发各种应用程序来处理现有数据 。但是，在今天的发布会上，黄仁勋并没有现场展示CLARA的相关内容。

对此，在接受采访时，黄仁勋开玩笑说，发布会只有短短的两个小时，他无法将所有的东西都展示出来。但是他特别提及了联邦学习，他表示，很多公司都希望利用这种方法去解决数据隐私问题。“事实上，上午我们展示联邦学习技术在自动驾驶上的应用，在医学影像上也是共通的。英伟达提供的 Drive Federated Server Global Model 可以提供给每个 OEM 厂商使用，结合各自的数据，帮助各个厂商提升彼此的模型。”

此前，英伟达医疗副总裁Kimberly Powell曾向雷锋网表示，医疗领域是英伟达规模最大、也是最为成熟的一个领域。而英伟达更多的是扮演一个“赋能者”的角色，为整个AI生态系统打造了一个完善的开发工具，帮助创业公司更好地执行医疗AI的应用。

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