GPU如何成为病毒研究的中坚力量

案例1：GPU 如何与病毒变异并驾齐驱

对全人类的健康来说，病毒都是一大威胁，它们突变的速度就跟用于治疗的疫苗和药物发展速度一样快。人类免疫缺陷病毒（HIV）会随着抗病毒药物和治疗方法而改变，意谓着得不断研制新的药物。

科学家为了赶上影响人类健康的病毒及其它细菌快速变化的脚步，伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的科学家采用超级计算机来分析多个来源的数据，研究细胞与病毒间复杂的交互模式，旨在找出中断这些互动关系的治疗方法。

科学家使用搭载 GPU的超级计算机加上崭新研究方法和算法进行分子仿真、可视化和分析，模拟整个 HIV 等人类病毒复杂的原子结构。

伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校物理学教授 Klaus Schulten 说：「蛋白壳的化学物质与受感染细胞的化学物质间，有着难分难解的交互关系。蛋白壳本身就有四百万个原子，而蛋白壳四周的生理性液体更有六千万个原子，需要极强大的算法才能进行仿真，唯有派出超级计算机才能做到。」

HIV 病毒必须进入细胞以化学交互方式来感染细胞，并躲避细胞防御机制的攻击。这些防御机制想在 HIV 蛋白壳造成伤害之前先破坏它，并将病毒基因讯息注入细胞基因组。在评估细胞里 HIV 蛋白壳的动态，科学家运用庞大的运算能力，研究感染周期里细胞与病毒蛋白壳间交互作用的化学作用。

Schulten 说：「我们使用 GPU 技术将运算速度加快三倍，也大量采用最新的GPU卡，如此就能将模拟内容套用到更多种感染细胞的病毒上。强大的单一处理器计算机得花上二十年，才能处理复杂的细胞结构资料，现在只要20分钟。」

案例2：GPU 如何用於找出變形反向病毒及其帶來的疾病

病毒变形成为威胁全球人类健康的一大隐忧。病毒经过多个变形阶段，最终对人体产生感染，而我们又难以分析和对付这些狡猾的病毒。

在伊利诺州大学贝克门先进科技技术学院理论运算生物物理组里，研究人员在超级计算机上使用 GPU 技术，加快模拟未成熟反向病毒的脚步。

未成熟的病毒从受感染的细胞冒出来之际，外覆着蛋白质核糖核酸（RNA）基因组。研究人员正在研究如何在未具感染能力的病毒粒子变形和成熟前加以锁定，以避免它们散播。

病毒成熟时会进行称为反向酵素的过程，重新排列病毒蛋白质，开始将核糖核酸基因组转换为 DNA。病毒的 DNA 接着侵入宿主细胞的基因组。受感染的细胞会释放未成熟的病毒进入宿主的血流，新释放出的病毒必须成熟才有感染其它细胞的能力。

在这个复杂的过程中会发生突变，让治疗反向病毒变得更棘手。研究人员利用影响禽鸟的劳氏肉瘤病毒（Rous sarcoma virus）或呼吸道融合病毒的结构模型来研究这个过程。而未成熟阶段的高分辨率影像得来不易。

研究人员使用超级计算机，采用 GPU 技术的超级计算机来进行模拟作业。参与该案的伊利诺大学物理系毕业生 Boon Chong Goh 说：「使用 GPU 让我们的速度增加2倍，代表运算时间加快2倍，无需等上两个月，现在一个月就能拿到结果。」

案例3：藉助 GPU 预防流感病毒

来自伊利诺大学厄巴纳香槟分校暨国家超级计算机应用中心的 Eric Jakobsson，以及史丹佛大学的 Amir Barati Farimani， 在 GPU 的协助下使用随机算法，发展出多个模拟分子模型，预测哪个抗体最能打击特定的伊波拉病毒株。

伊波拉病毒每三到四年便会出现变种，科学界想要追上这个速度实属不易；而想要击败每三到四个月便出现变种的流感，更是说来话长。对于想跟伊波拉病毒较劲的研究团队来说，可谓一大难题。 医学研究团队要等着看人体试验的反应，通常要10到15年的光阴和数千人的人力，才能找出对抗伊波拉病毒的抗体。

Jakobsson 与 Farimani 在 超级计算机上模拟这个过程，并且投入生物信息与大量数据分析资料，缩短了设计伊波拉病毒抗体的时间。研究团队执行了数百个模拟项目，每项都要运算24到48个小时，最终推算出模拟的伊波拉病毒株在未来两年的运动方式。

Jakobsson 说:在研究团队努力抢先流感的同时，对于运算有着庞大的需求，必须借助使用机器学习和深度学习技术。「绝大多数的流感病毒株只会引发轻微的病症，造成少数人死亡，但是它仍有爆发大流行的危险。」Jakobsson 说。「我们想帮助人类准备好应付这件事。」

致命性的流感病毒株出现之际，迅速回应的能力尤为重要。 「要是在 CPU 上运行模拟项目，得花上百倍的时间；而 GPU 的卓越效能让它轻松便解决这项挑战，让我们有了相当大的空间，有更多机会去尝试不同方向，从而设计出下一代的抗体。」Farimani 说。