英国生物化学家1980年Frederick Sanger美国生物化学家Walter Gilbert建立了DNA并获得诺贝尔化学奖。在接下来的40年里，测序技术发生了许多革命。
北京大学谢晓亮教授曾说过，2007年发生的新一代DNA测序仪的革命使得测序价格的下降速度比半导体行业的指数要快。
个人基因组测序可在一天内完成，只需1000美元，为疾病的治疗和预防提供个性化参考。”
单细胞测序技术于2009年首次出现。四年后，单细胞测序技术被采用Nature Methods评为年度技术。2015年，单细胞测序技术再次出现Science 转换医学封面。目前，全球潜在的单细胞测序研究市场已达到130亿美元。
单细胞测序有什么好处？
简单地说，世界上没有两片相同的叶子，对于多细胞生物来说，细胞和细胞多细胞水平进行了传统的研究方法，因此，最终获得的信号值实际上是多细胞的平均值，失去了异质性信息。
这就像一场大合唱，比较平均水平，有些人浑水摸鱼不会被注意到。
单细胞基因测序技术从2018年开始发展迅速。基因测序作为一种有效的医疗辅助手段，在预防出生缺陷、检测遗传病、肿瘤用药等领域提供了有效的帮助。
但是，这项被寄予厚望的技术，如今却撞在了一堵墙上。
单细胞基因测序是由寻因生物制成的。
成立于2018年，驻扎在北京大学医疗产业园的初创企业于2022年1月获得B轮融资，自去年开始商业化销售。仅一年时间，就与100多名客户建立了科研合作关系，并在上海、广州、成都设立了地方实验室。
单细胞检测技术没有太大的客户偏好，只要它是单细胞水平的需求对象，比如制药公司和科研机构，就是我们的客户。”
然而，更多的客户也会带来更多的挑战。就像早年双11的高并发会让淘宝app崩溃，数千万人同时访问，消费者可能无法在有限的时间内获得折扣。因此，搜索生物学也面临着这个问题：大数据量和分析的复杂性会导致任务并发性低，数据加载速度慢。
张广信举了一个例子，一个单细胞测序文件的大小可达100GB以上，随着单细胞项目中样本量的增加，细胞数据水平往往达到数百个GB甚至TB。
其次，单细胞数据分析复杂，需要反复读取数据和调整参数，导致处理大量细胞样本的分析任务，通常需要几个小时甚至几天才能完成。当样品量上来，各个样品之间又要做各种关联或者是更复杂的计算，所以对算力的消耗量就会非常大。现在，许多组学测试逐渐出现，普通单细胞的维度增加了许多维度，对计算能力的需求将达到更高的水平。
假如说生信分析行业的本质是这样的，那么计算机系统架构本身的阿喀琉斯之跟就是问题的关键。
生物信息行业缺少一个覆盖全程的开源软件，通常一个生物计算项目需要多个软件配合。所以第一步的输出往往是第二步的输入，中间有很多I/O(输入/输出)过程。
张广信说：毫不夸张地说，我们在12天内已经10天了I/O。而且，随着单细胞检测成本的逐渐降低，应用越来越广泛，生信数据将成为指数级增长。”
因此，生信分析的惯用操作是降低样本参数，或者只操作较大的单细胞分析任务。但在测序任务较多的情况下，多个单细胞分析项目只能排队进行。
在张广信看来，如果不考虑时间周期和计算能力投入，就能满足客户的需求。然而，考虑到单细胞的检测和分析将在科学研究和药物研发领域越来越流行，需要分析的数据和维度正在增加，生信行业必须寻求更优化的计算架构。
他的担忧不仅仅是生信领域的问题AI行业也是如此。
此前，曾有AI业内人士向雷峰网坦言：AI未来训练的瓶颈不是计算能力，而是计算能力GPU内存。做一个简单的对比:2019年GPT-2012年所需的内存容量AlexNet的7倍以上。
机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI随着应用的兴起，处理器需要更频繁地访问和传输存储器的数据。传统的冯诺依曼计算机系统架构依靠总线传输存储器和处理器之间的数据。面对这种数据密集型应用，往往难以考虑低延迟和高能效。
这种数据传输瓶颈常被描述为内存墙和功耗墙。以寻因生物为代表的单细胞领域就像一个武林高手，需要更好的借力点来展示轻功。
三年前问题转了。2019年，寻因生物与阿里云合作，前者是阿里云ecs.g5、g6、g用户73代产品。阿里云弹性计算产品总监王志坤告诉雷峰。"企业客户最关心的永远不是谁跑得最快，谁拥有最极端的产品，而是性能、成本和可靠性之间的平衡。"
在王志坤看来，有两个衡量标准可以判断企业是否适合使用大内存云：
一、企业数据量是否足够大。由于数据量大，IO是否是主要瓶颈；
二、具体任务的计算量是否大。由于计算量大，运行时间是否耗时。
同样，客户也应该在选择大内存云之前建立一个CPU、内存以及IO预估模型。但在估计之前，阿里云平台涵盖了类似的行业计划，并通过了其他客户POC验证使企业计划交换，行业共建成为可能。
王志坤说，这种能力是阿里云作为云制造商的独特基因。我们更擅长互联网平台，整合大量的业务场景，以加快整个行业的研发效率。”
谈到上云的原因，张广信说， 将企业本地自建机房转化为阿里巴巴云计算池，不仅可以保证整体计算能力，而且支付模式多样化，不会浪费；二是阿里巴巴云多年来深入从事生物信息产业，形成了各种服务解决方案和客户资源，为上下游生物技术企业的互联提供更多支持，这是许多生物公司所重视的。”
正是使用了多代产品，张广信对上云的评价直接上当：计算快，成本低。”
正是使用了多代产品，张广信对上云的评价直接上当：计算快，成本低。
经计算，数据加载和导出性能从1000秒缩小到2.5秒；单个任务的样本规模是原来的两倍。在运行时间和单任务的运行时间几乎差不多的情况下，测序任务的并发运行数由原来的1个提升到了5个，任务处理效率提升了5倍之多。
从目前的结果来看，寻因生物找对了人。
从最直接的需求来看，没有变化。
由于其技术要求高、数字化水平低，医疗卫生产业已成为数字化最重要的应用落地场景之一。从药品企业的药品数字化全过程追溯到以电子病历三级医院全覆盖为首的医疗信息化改革，都体现了真正的行业痛点。
因此，寻因生物等下游客户对内存的需求也在逐步迫使芯片制造商ISV(独立软件开发商)和云服务提供商不断提出新的解决方案。
各方之所以如此统一，是因为他们决心在计算机基础设施上寻求革命。事实上，起源于云主机时代的产品在某种意义上是传统的CPU与内存堆料不满的爆发。
对底层技术的数据分析需求是一个漫长的历史演变过程。虽然近年来很多企业都有上云的趋势，但过去的云主机一直缺少什么来弥补什么。例如，过去所有云主机产品，如2路服务器，都被广泛使用X但英特尔推出的每一代内存插槽数是固定的，单个内存的容量也是固定的。
怎样查健康码？在查询之前找到平台
如果会出现计算能力和存储问题，解决办法是继续Scale up(垂直扩展)将2路服务器升级为4路甚至8路，但更多CPU缓存与内存的一致性和主板的复杂性也会急剧上升。因此，各行业的客户要么选择非常昂贵的大内存产品，要么选择由小内存组成的集群产品。
王志坤还坦言：阿里云很早就推出了超大内存的例子，但当时的成本确实很高。从长远来看，计算机基础设施可谓四个字：积重难返。直到2021年，英特尔推出了第二代英特尔傲腾持久内存200系列存200系列，的业内人士开始寻求变革。
英特尔相关负责人表示，2017年，傲腾SSD(傲腾固态盘)的推出，我们知道这是一个真正的游戏变，有DIMM傲腾持久内存的诞生也不远了。但当时能给大众这种远见的原因是，这款产品两年前履行了承诺，正式推出了基于3的产品D XPoint介质的的SSD产品。
2015年，英特尔建立了基于3的基础D Xpoint存储介质的傲腾技术改变了传统的内存和存储层次结构。通过缩小冷热数据之间的差距，减少冷热数据之间的差距IO数据延迟的瓶颈和解决方案，使内存更接近计算，为数据中心提供更高的灵活性和价值。
而傲腾SSD它的出现无疑证实了新媒体已经完成，而且很有可能是一个过渡产品，它将引发内存产品的革命。
随后的故事不断描述新剧本。
2019年4月，英特尔正式发布傲腾内存DIMM版本；2020年，英特尔发布了傲腾持久内存100系列，成功完成了大规模商业化；2021年，英特尔发布了第三代英特尔至强可扩展处理器(代: Ice Lake) 英特尔傲腾持久内存200系列， 更强大的生态系统 。
英特尔? 傲腾? 持久内存支持分层架构，实现高性能、大内存计算
2021年，阿里云基于第三代英特尔至强可扩展处理器和第二代英特尔傲腾持久内存200系列产品，开发了性能更强的不同规格实例:re7p、 r7p和 i4p，应用于更广泛的场景。
尤其是i4p，与传统相比，它可以提供高性能的本地领域NVMe SSD延迟水平20微秒的延迟水平上，延迟可以缩短到170ns，很适合重IO类型应用可以帮助这类应用突破性能瓶颈。
从目前的合作形式来看，寻因生物的单细胞测序分析任务部署在基于第三代英特尔强可扩展处理器的基础上 (代号: Ice Lake) 阿里云与第二代英特尔傲腾持久内存i4p持久内存实例。
寻因生物学的张广新说：好的大内存云在使用后感觉不到。我只是专注于我的生意。”
大内存云架构
其次，阿里云找到了合作伙伴MemVerge。
MemVerge做什么？简单，它推出了Memory Machine是内存虚拟化软件，相当于存储的操作系统。
MemVerge? 的Memory Machine? 该软件是业内首款虚拟内存硬件软件，用于精细配置容量、性能、可用性和移动性。在透明内存服务的基础上，Memory Machine它还为另一个行业提供了第一项技术——ZeroIO?内存快照可在几秒钟内包装TB以内存速度实现数据管理的应用状态。
MemVerge CEO范承工告诉雷峰，自2017年3月以来，英特尔推出了傲腾SSD。在某种程度上，这是一种新的内存存储架构。除了硬件，还需要相应的软件来生成‘大内存’架构。这就是我们成立的初衷。”
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他认为，每次一种新硬件的使用，都必须开发一个新的软件堆栈，使应用程序能够充分利用新硬件的优点。
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通过阿里云的计算巢模式（即云厂商开放给企业应用服务商和其客户的服务管理PaaS平台），阿
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