Le Centre de toxicomanie et de santé mentale (CAMH) Centre de toxicomanie et de santé mentale (CAMH)le plus grand hôpital d'enseignement en santé mentale du Canada, a relevé ce défi. En partenariat avec Improving et Google CloudCAMH a déployé le Portail d'accélération de la rechercheIl s'agit d'une application cloud-native qui permet aux chercheurs de provisionner, déployer et gérer sans effort les ressources HPC, AI et ML dans le cloud pour les flux de travail de recherche à forte intensité de calcul. Cette solution complète désormais le cluster HPC sur site de CAMH, permettant aux chercheurs d'évoluer plus rapidement, d'innover plus librement et de réduire les coûts d'environ 40 % par rapport à un cluster HPC équivalent sur site. coûts d'environ 40 % par rapport aux solutions équivalentes sur site.
Le défi du HPC sur site dans la recherche médicale
Les clusters HPC sur site restent des atouts essentiels pour de nombreux instituts de recherche, en particulier dans le domaine de la santé, où la sensibilité des données, la gouvernance et la conformité sont des considérations importantes. Toutefois, les études menées par l'industrie mettent régulièrement en évidence plusieurs limites structurelles à l'utilisation exclusive d'une infrastructure sur site, à savoir
Dépenses d'investissement initiales élevées (CapEx) pour le matériel spécialisé, les GPU et le stockage
Risque de sous-utilisationRisque de sous-utilisation, lorsque des systèmes coûteux restent inactifs en dehors des périodes d'utilisation maximale.
Élasticité limitéeIl est donc difficile de prendre en charge des charges de travail à court terme et à forte intensité de calcul.
Cycles de provisionnement longsqui ralentissent l'expérimentation et l'itération
Les organismes de santé qui poursuivent des activités d'analyse avancée et d'IA sont souvent confrontés à la rigidité de l'infrastructure et à l'augmentation des coûts opérationnels lors de la mise à l'échelle des environnements sur site, en particulier lorsque les charges de travail deviennent plus intensives en données et en calcul. De même, des études indépendantes comparant les environnements HPC dans le cloud et sur site montrent que les coûts d'acquisition, de maintenance, d'alimentation et de personnel rendent les clusters sur site à grande échelle coûteux à mettre à l'échelle de manière durable.
Pour les charges de travail d'IA et de ML, ces défis sont amplifiés. L'étude de Forrester souligne que les organisations qui tentent de soutenir l'innovation en matière d'IA sur une infrastructure traditionnelle sont souvent confrontées à des coûts plus élevés et à un délai de rentabilisation plus lent que les approches basées sur le cloud qui offrent de l'élasticité et des services gérés.
La réalité informatique de CAMH
À CAMH, le Centre Krembil de neuroinformatique (KCNI) et l'équipe d'informatique de recherche soutiennent un portefeuille de recherche en santé mentale à forte intensité de données, qui connaît une croissance rapide. Bien que le CAMH ait déjà exploité un cluster HPC sur site robuste, plusieurs pressions sont apparues :
Les charges de travail exploratoires et en rafale qui nécessitaient un accès à court terme à de grandes quantités de calcul
Les nouveaux cas d'utilisation de l'IA et de la ML nécessitent des configurations matérielles non disponibles sur site
Les chercheurs qui n'ont pas d'expertise en matière d'ingénierie du cloud ont besoin d'un moyen plus simple d'accéder à des ressources avancées
Plutôt que de remplacer son environnement HPC existant, le CAMH a cherché à l'étendre-L'ajout d'une option de cloud gouverné qui s'aligne sur les contrôles institutionnels tout en réduisant les frictions opérationnelles pour les chercheurs.
Le portail d'accélération de la recherche : Le cloud comme complément
Google Cloud a développé un concept initial de portail de déploiement de la recherche, mais dans sa forme initiale, il devait être affiné pour répondre aux besoins de la recherche dans le monde réel. Improving a travaillé en étroite collaboration avec le KCNI et Google Cloud pour transformer ce prototype en un portail d'accélération de la recherche de qualité industrielle. portail d'accélération de la recherche de niveau de production. Les principales améliorations ont été les suivantes
Durcissement et stabilisation du portail pour une utilisation quotidienne dans le domaine de la recherche
Simplifier l'expérience de l'utilisateur afin que les utilisateurs non experts puissent lancer le calcul via une interface Web.
Aligner la gouvernance, les contrôles d'accès et les flux de travail sur les exigences institutionnelles de CAMH.
Veiller à ce que le portail complète - et non perturbe - les opérations HPC existantes sur site.
Le résultat est une plateforme sécurisée et conviviale qui fournit un accès à la demande aux ressources informatiques évolutives de Google Cloudune intégration étroite avec l'écosystème de recherche de CAMH.
Un impact mesurable : Vitesse, échelle et rentabilité
Au sein de l'environnement informatique de recherche du KCNI, le portail d'accélération de la recherche a permis à CAMH de bénéficier d'avantages tangibles, dont les suivants
Temps de calcul plus rapide
L'approvisionnement qui nécessitait auparavant une intervention manuelle et de longs délais d'exécution peut désormais être effectué rapidement par le biais d'une interface web guidée, ce qui accélère l'expérimentation et l'itération.
Évolutivité élastique pour l'IA et la ML
Les chercheurs peuvent augmenter les ressources de calcul pour les analyses sensibles au temps et les réduire lorsque le travail est terminé, une approche bien adaptée aux flux de travail modernes d'IA et de ML.
Accès simplifié pour les chercheurs
En faisant abstraction de la complexité du cloud, le portail permet à un plus grand nombre de chercheurs de tirer parti de l'informatique avancée sans avoir besoin d'une expertise approfondie en matière d'ingénierie du cloud.
~Réduction des coûts d'environ 40 % par rapport à la solution sur site
Le CAMH a notamment réalisé une réduction des coûts estimée à 40 % de réduction des coûts par rapport à une infrastructure équivalente sur siteCe résultat s'aligne sur les conclusions générales de l'industrie selon lesquelles le HPC basé sur le cloud peut réduire de manière significative le coût total de possession lorsqu'il est utilisé pour des charges de travail élastiques et en rafale.
Ce résultat renforce les analyses indépendantes montrant que le HPC en nuage offre souvent une meilleure rentabilité pour les charges de travail non continues en éliminant la capacité inactive et en déplaçant les dépenses de CapEx vers des modèles OpEx basés sur l'utilisation.
L'importance pour les leaders de la santé et de la recherche
L'expérience de CAMH met en lumière une leçon essentielle pour les organismes de santé : l'avenir de l'informatique de recherche est hybride de par sa conception.
Plutôt que de choisir entre on-premise ou cloud, les institutions leaders combinent les deux - en utilisant le HPC on-premise pour les charges de travail stables tout en exploitant les plates-formes cloud comme Google Cloud pour l'élasticité, l'accélération de l'IA et l'innovation rapide. L'étude de Forrester souligne que cette convergence de l'IA et du HPC devient essentielle pour débloquer l'analyse avancée à l'échelle.
Faire progresser la recherche grâce à l'innovation gouvernée
En collaborant avec Improving et Google Cloud, CAMH a transformé un concept de portail à un stade précoce en un portail d'accélération de la recherche prêt à la production qui joue désormais un rôle central dans l'avancement de la recherche en santé mentale. La solution étend l'environnement HPC existant de CAMH, accélère les découvertes basées sur l'IA et le ML et permet de réaliser d'importantes économies, sans sacrifier la gouvernance ou la sécurité.
Si vous êtes chercheur, DSIou leader dans le domaine de la santé Face aux limites des environnements HPC traditionnels, le moment est venu de repenser la manière dont le calcul pour la recherche est fourni.
Le portail Google Cloud Research Accelerator démontre comment les plateformes gouvernées et natives du cloud peuvent réduire les coûts, accélérer la découverte et donner plus de pouvoir aux chercheurs, tout en s'intégrant de manière transparente à l'infrastructure existante.
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