我们如何利用超声波技术使治疗性抗体突破血脑屏障，延缓阿尔茨海默氏症的发展？果蝇的神经回路能为我们设计机器人动作提供哪些启示？为什么细胞炎症会导致癌症？我们如何通过对纳米级尺寸的活细胞进行实时成像来了解更多信息？在昆士兰大学，富有创造力的研究人员致力于解决这些问题和其他更多难题，他们的发现往往能够改变世界和人们的生活。

专注于这些问题的研究团队依靠大学最快的 GPU 加速计算机开展尖端工作。这台超级计算机专为成像密集型科学和 AI 工作负载而设计，它与大学的其他高性能计算系统一样，需要极快、可扩展和灵活的数据存储，并可随时随地使用。

为了加快从数据采集到深入分析的速度，昆士兰大学研究计算中心 (RCC) 寻求部署统一的高性能存储策略和架构，以有效支持和管理全校范围内的数据采集和分析工作。

RCC 希望解决方案不仅能适应数据量、速度和种类的指数级增长，还能提供快速的数据访问。RCC 的主任教授 David Abramson 解释说，大学的研究人员使用各种计算机系统（从台式机到 HPC Cluster）以及各种科学仪器（如核磁共振成像扫描仪、光学显微镜和 DNA 测序仪）生成结构化和非结构化数据。他说：“我们的数据范式是保留一份逻辑副本，然后以多种不同方式呈现，使研究人员在需要的时候、需要的地方都能获得数据。”在评估潜在解决方案的同时，RCC 还在寻找可根据大学未来需求进行扩展的技术。

通过采用 IBM Spectrum Scale 技术的统一数据架构，例如用于访问全校文件的主动文件管理 (AFM)，RCC 可以在集中数据管理和控制 IT 成本的同时，优化研究人员的时间和学校资源。在昆士兰大学，研究人员现在拥有全面的计算和存储能力，可支持大规模创建海量数据和运行复杂的工作负载。

借助 ESS 设备提供的更大带宽和 IOPS，依靠 Wiener HPC 系统的研究团队能够以前所未有的速度处理数据。Carroll 表示：“机器学习和 AI 是 ESS GH14S 的重中之重，ESS GH14S 能够提高超级计算机 GPU 的利用率，让研究人员在相同的时间内完成更多的工作，加快发现的速度。”事实上，新的存储阵列只用了两个小时就实现了投资回报，由此实现的性能改进，每周为昆士兰大学的医学影像研究人员节省了数百个小时的处理时间。

例如，在昆士兰大学的昆士兰脑研究所 (QBI)，研究阿尔茨海默病的神经科学家将运行项目工作量（即有限元分析）所需的时间减少了约 74%，运行时间缩短了 18.72 小时。通过深入了解超声波在人体头骨上的分布，研究人员可以开发出克服血脑屏障进行药物输送所需的技术。Carroll 解释道：“这是一项非常复杂的任务，需要大量的计算能力和存储空间。”

在另一个案例中，研究果蝇神经回路的 QBI 和其他研究人员开发出了标记和操纵单个神经元类型的遗传方法。使用 Wiener，他们可以快速处理小昆虫运动时的数 TB 高速视频，精确测量触角、腹部和六条腿关节的运动。有了对每个神经元作用的新认识，他们就能更好地理解支配复杂运动任务（如行走和飞行行为）的原理。

在昆士兰大学分子生物科学研究所，研究细胞炎症的研究人员利用晶格光片显微镜捕捉活细胞过程的高分辨率 4D 图像。这些图像利用一种称为反卷积显微镜的数学建模过程，提供了前所未有的实时癌症形成过程。Wiener 存储解决方案有助于实现这一目标，包括将反卷积时间缩短 70% 以上。通过建立一个用户友好型门户网站来简化反卷积任务，RCC 为研究人员节省了更多时间。

Carroll 表示：“我们必须提供最好的基础设施，以支持范围广泛的研究工作。鉴于数据呈指数级增长，我们还需要实现规模经济。IBM 和 Sundata 帮助我们实现了这一点。”

一个多世纪以来，昆士兰大学（University of Queensland，简称 UQ）（ibm.com 外部链接）在实现新知突破和创新、构建和谐美好世界方面一直享誉全球。在最负盛名、广受认可的世界大学排名中，昆士兰大学一直名列世界顶尖大学之列。昆士兰大学获得的国家级教学奖也比澳大利亚任何其他大学都多。对高质量教学的承诺使我们在三个校区学习的 53,600 名在校学生能够为社会带来积极的变化。我们的研究具有全球影响力，由六个学院、八个研究所和 100 多个研究中心的 1500 多名跨学科研究人员组成。