Centre de mégadonnées IA pour la biologie synthétique
Description simplifiée des équipements du centre de mégadonnées IA pour la biologie synthétique

1. Cluster de puissance de calcul
10 à 50 nœuds serveur Xeon/EPYC à 40–112 cœurs, avec 512 Go à 1,5 To de mémoire par nœud et un pic global de 1 à 5 PFLOPS.
Accélération GPU : A100/H100 ou RTX 6000 Ada, 80 Go HBM par carte, compatibles avec l’apprentissage profond et la dynamique moléculaire.

2. Stockage haute vitesse
Architecture en couches : cache NVMe de 15 To + baie flash parallèle de 252 To + bibliothèque de bandes pour stockage à froid de 10 Po, bande passante de lecture et d’écriture de 100 Go/s.

3. Réseau
• Réseau de calcul : InfiniBand 100 Gb en fat-tree non bloquant, latence <1 μs ;
Réseau métier : liens redondants 10 GbE ;
• Réseau de gestion : canal indépendant hors bande 1 GbE.

4. Data lake et logiciels
Stockage objet compatible Hadoop/S3 avec contrôle de version intégré ;
Orchestration conteneurisée (Kubernetes+Slurm), déploiement en un clic de plus de 200 processus bioinformatiques tels qu’AlphaFold, ColabFold, Cellpose, etc.
Cadres d’IA : PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, prenant en charge l’entraînement distribué sur GPU.

5. Interface d’automatisation de laboratoire
Le réseau de microréacteurs à haut débit (version milli) alimente et prélève automatiquement les échantillons, et transmet en temps réel au centre les données DO, pH et OD ;
Bras robotisé + traçabilité des échantillons par RFID garantissent une boucle fermée « données d’expérience – modèle ».

6. Visualisation et sécurité
4 écrans géants 4K affichent en temps réel l’état de la ligne ;
Passerelle Zero Trust, chiffrement de bout en bout, conformité GDPR / sécurité niveau 3.

résumé en une phrase
Le centre se compose de trois éléments principaux : « supercalcul CPU+GPU + stockage parallèle de niveau 100 To + réseau 100G ». Les données de laboratoire sont ensuite transmises en temps réel via une interface expérimentale automatisée pour l’entraînement des modèles d’IA et l’orientation inverse des expériences, formant une boucle fermée « données – algorithme – expérience ».