Schnellere und präzisere Genomanalysen mit NVIDIA Clara™ Parabricks. Clara Parabricks ist ein GPU-beschleunigtes Anwendungsframework für computergestützte Genomik. Sie liefert genaue und beschleunigte Analysen von Sequenzierungsdaten der nächsten Generation für Forscher und klinische Teams sowie medizinische und Sequenzierungszentren für genetische Krankheiten und Krebs.
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Beschleunigen Sie Anwendungen mit erstklassigen Tools.

Nutzen Sie beschleunigte Tools, die dem Goldstandard für schnelle Keimbahn-, somatische und RNA-Analysen entsprechen.

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Erhalten Sie eine bis zu 80-mal schnellere Leistung.

Erleben Sie bis eine zu 80-fache Beschleunigung gegenüber reinen CPU-Lösungen, wodurch die Rechenkosten um bis zu 50 Prozent gesenkt werden.

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Verbessern Sie die Genauigkeit bei der Sequenzierungs-analyse.

Nutzen Sie das Potenzial von Deep Learning für Ihre Genomanalyse mit Clara Parabricks und GPUs.

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Profitieren Sie von flexiblen Workflows.

Erstellen Sie benutzerdefinierte Workflows, indem Sie Tools in der Workflow Description Language (WDL) und in NextFlow konfigurieren.

BESCHLEUNIGTE ANWENDUNGEN FÜR DIE GENOMANALYSE

Von FASTQ über Binary Alignment Map (BAM) bis hin zu VCF beschleunigt NVIDIA die Genomanalyse für somatische, Keimbahn- und strukturelle Varianten-Workflows sowie die Verbesserung der Sequenzergeschwindigkeit und der Genauigkeit von Konsenslesebasisaufrufen.
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Erleben Sie unübertroffene Leistung

Von FastQ bis hin zu Variant Call Format (VCF) beschleunigt Clara Parabricks Laufzeiten über eine Reihe von Hardwarekonfigurationen hinweg mit NVIDIA A100 Tensor-Recheneinheiten. Genomforscher können die Beschleunigung in jedem Schritt ihrer Analyse-Workflows erleben, von der Ausrichtung über die Sortierung bis hin zu Variantenaufrufen. Wenn mehr Grafikprozessoren verwendet werden, wird eine nahezu lineare Skalierung der Rechenzeiten im Vergleich zu reinen CPU-Systemen beobachtet, was eine 80-fache Beschleunigung ermöglicht.
Analyse eines gesamten menschlichen Genoms mit 30-facher Abdeckung in weniger als 30 Minuten
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Erste Schritte mit NVIDIA Clara Parabricks.

Finden Sie den richtigen Weg für sich.
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Forschung

NVIDIA Clara Parabricks ist als Set von Containern und vortrainierten Modellen von NVIDIA NGC erhältlich. Laden Sie NVIDIA Clara Parabricks herunter und sehen Sie sich Dokumentationen und Workflows für die ersten Schritte an.

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Enterprise

Nutzen Sie NVIDIA Clara Parabricks mit NVIDIA AI Enterprise-Software, um umfassenden Zugang zu Unternehmenssupport zu erhalten, der garantierte Reaktionszeiten, vorrangige Sicherheitsbenachrichtigungen und KI-Experten von NVIDIA bietet. Weitere Informationen erhalten Sie beim Vertrieb.

Erste Schritte mit NVIDIA Clara Parabricks.

Zum Ausführen von NVIDIA Clara Parabricks sind mindestens zwei GPUs erforderlich. Lokale Lizenzen sind Jahresabonnements auf GPU-Basis, die vollen Zugriff auf alle Pipelines in der NVIDIA Clara Parabricks-Software-Suite beinhalten.
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Lokale Lösungen

Clara Parabricks läuft auf einer NVIDIA DGX™ A100 und analysiert mit dem Genomic Analysis Toolkit (GATK) des Broad Institute bis zu 25.000 komplette Genome pro Jahr (30-fache Abdeckung). Der Durchsatz skaliert linear über eine einzelne DGX A100 hinaus.
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Bringen Sie KI an den Edge

Wir arbeiten mit Herstellern von Genomikinstrumenten zusammen, um KI-fähige, softwaredefinierte DNA-Sequenzer, räumliche Transkriptomik- und andere Geräte zu entwickeln, die die Genauigkeit verbessern und Echtzeit-Analysen vor Ort ermöglichen.
Genome Analysis Image

In der Cloud

In der Cloud ist Zeit Geld. Wählen Sie aus einer Reihe von GPU-Instanzen, die Genome in wenigen Minuten analysieren können. Für eine einfache Bereitstellung auf AWS stehen Clara Parabricks in einem Amazon Machine Image (AMI) zur sofortigen Verwendung zur Verfügung.
Dank der NVIDIA AI Enterprise-Suite und den fortschrittlichsten Grafikprozessoren und Datenverarbeitungseinheiten (DPUs) von NVIDIA können VMware-Kunden moderne, beschleunigte Workloads sicher zusammen mit bestehenden Unternehmensanwendungen auf NVIDIA-zertifizierten Systemen ausführen. Vom lokalen Rechenzentrum bis zur Hybrid-Cloud, von virtuellen Maschinen bis zu Containern.

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