雪湖科技设计并研发的 “Yaddle MD” 是一个基于 FPGA 的分子动力学专用引擎。 这是一种在赛灵思 Alveo™ 加速器卡上实现的分子动力学计算专用解决方案。其借助赛灵思运行时库（XRT），通过分子动力学专用 API ，为常用的分子动力学软件和其他分析插件提供兼容性支持。

相较于 CPU 和 GPU， 运行在 Alveo 上的 Yaddle MD 显著提高了性能，并可将总拥有成本降低数倍。

近年来，传统的基于结构（structure-based）的设计方法已逐渐达到极限，导致用于药物研究和发现的资本开支呈指数级增长。因此，对于药物设计领域而言， 基于运动（motion-based）的药物设计方案，即分子动力学模拟，成为业界最激动人心、最具创新性的进步之一。

换言之，为了促进医学的发展，药物研发已进步到分子层面。在这个层面上，科学家们能够更加深入地理解分子和生物过程的作用，解开它们运动的奥秘，从而加速新药的研发进程。

药物研究与发现过程中使用的分子动力学计算

然而，分子动力学模拟的实现对算力有着极高要求。在过去，只有大型超级计算机才能为分子动力学计算提供足够算力。雪湖科技作为致力于提供“专用超算”解决方案的创新企业，希望打破这个瓶颈， 开发出比传统超级计算机性能更高、成本更低、能效更高的解决方案 。

Yaddle MD 是一款分子动力学计算专用引擎，专门面向高性能分子动力学计算而打造。该引擎借助赛灵思基于 FPGA 的 Alveo U200 加速器卡，实现了超高性能的 FPGA 分子动力学算法，能够执行非常复杂的计算。

Alveo 拥有自适应计算技术能力。Yaddle MD 只采用单张 Alveo 卡，便能实现较之 CPU 和 GPU 处理器更高的性能， 提供此前只有超级计算机才能提供的强大算力，从而大幅加速生物分子的动力学模拟速度 。

借助 Yaddle MD ，用户将能够实现：

在单片 FPGA 上实现完整的分子动力学计算，从而释放大量 CPU 资源；

实现原子间相互作用的分布式式流水线计算，显著提高计算性能；

编码原子之间的键合信息，并在实时计算过程中对其进行解码；

通过工具集为常用的分子动力学软件和其他分析工具（包括格式转换）提供兼容性支持。

从性能上看，较之仅用 CPU 的分子动力学软件方案， Yaddle MD 的性能提升了近 50 倍；较之使用 GPU 加速的分子动力学软件方案提高了 2 倍（如下图）。

此外，由于 FPGA 的功耗仅为 CPU 的 2/3 、GPU 的 2/9 ，令 Yaddle MD 每度电可提供的模拟量达到 CPU 的近 100 倍、GPU 的近 10 倍 。

与竞争解决方案相比， Yaddle MD FPGA 性能更高、能耗更低

就像破案时“看监控录像”远比“看现场照片”要容易捕捉作案细节一样， 分子动力学模拟让药物设计人员更直接的“看到”药物分子的整个生效过程，从而大幅提高了新药研发的成功率。高性能是确保分子动力学计算高效和精准的关键，雪湖科技基于 Alveo 的高性能分子动力学专用引擎，不仅能为客户节省大量时间成本， 而且让基于动力学的药物设计由不可能变为可能。

——盛楠博士

雪湖科技生命科学计算首席科学家

目前，雪湖科技已经开始通过阿里云提供 Yaddle MD 引擎加速服务，其基于 Alveo 卡的加速方案也正在小规模对外开发测试中。同时， 雪湖科科技计划未来通过多个 Alveo 设备结合的形式，继续扩展仿真能力，进一步为分子动力学计算应用提速并扩大吞吐量 。

ALVEO是赛灵思推出的数据中心加速器卡，专为满足瞬息万变的现代数据中心需求而设计， 面向机器学习推断、视频转码、数据库搜索和分析等常见工作负载，可提供比 CPU 高达 90 倍的性能。

复杂算法演进的速度，已经远远超越了芯片的设计周期，因此功能固定的 GPU 和 ASIC 器件无法跟上数据中心发展的节奏。基于 赛灵思 16 nm UltraScale™ 架构而构建的Alveo加速器卡，提供了独特的可重配置加速功能，不仅能够灵活适应算法的持续优化，而且还能在支持任意类型工作负载的同时，降低总拥有成本。