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日前，英伟达(NVIDIA)与华大基因(Beijing  Genomics  Institute  简称BGI)共同建立了一个联合创新实验室，旨在通过使用GPU加速技术推动生物信息应用的发展。NVIDIA此举的目标是，通过双方的共同努力，共同推动生命科学的研究，加快对病毒爆发及健康问题的响应速度。

　　7月4日，NVIDIA公司与华大基因共同主办的生物IT亚太会议(BioIT  APAC  Conference  and  Expo)在深圳召开。大会的目的是利用信息技术(IT)来解决生物学问题，促进大量而复杂的生物学数据背后生物学奥秘的发现。在这次大会上NVIDIA公司首次正式宣布与华大基因创建联合创新实验室，在亚太地区(APAC)地区把重点放在推动信息和技术交流，以推动生物医学研究和药物开发。亚太地区已成为在生物和生命科学空间研究活动的温床。NVIDIA公司健康和生命科学事业部主管Kimberly  Powell在会议上发表主题演讲，介绍了高性能计算的重要性及其在促进科学发展和发现中发挥的巨大作用。

　　华大基因是NVIDIA的重要合作伙伴。华大基因成立于1999年，成立之初是为了完成国际人类基因组计划  1%  项目。随后的一系列研究项目奠定了华大基因在基因组科学领域的全球领先地位。它的建立是作为一个世界级的研究机构，它开发了许多全球范围内使用的最流行的生物信息学应用。

　　建立联合创新实验室源于NVIDIA公司与华大基因的长期合作关系。开发人员已经共同工作了几个月的时间，通过使用NVIDIA  GPU来调整一些生物信息学的应用程序，使他们的运行速度更快。这些类型的应用程序往往具备大型、复杂和密集计算的特性，所以他们对性能和速度的要求很高，利用GPU技术就能满足这种需求。

　　事实上，华大基因已经移植到GPU的两个关键应用：分别是GSNP(基因短读核苷酸联合计划)和SOAP3  (短寡核苷酸分析软件包)，这是两个在基因组学领域领先的GPU加速软件包。这些应用程序的早期测试表明，性能已经可以提升20倍，这是极其令人钦佩的成果，毕竟GPU加速软件在该领域的工作才刚刚开始。

　　在过去的两年中，GPU能处理的生物学应用显著增加，这要归功于CUDA接口的增加。NVIDIA认识到生物学计算是GPU加速最容易获取的果实之一，相比单纯的CPU计算，生物科学计算应用GPU可以获得10到100倍的性能提升。NVIDIA  Tesla部门高级产品经理Sumit  Gupta认为，生物科学计算可能会是GPU计算应用最大的领域。

　　NVIDIA公司与华大基因的联合创新实验室的建立，将会成为GPU加速推动生物信息学发展的一个重要成果，生物技术和信息技术的融合必将会引起一场新的革命。