冷冻电镜（Cryo-EM）是当今生命科学领域最前沿的生物大分子三维结构解析技术之一，具备近原子级分辨率。其流程涵盖样品玻璃化冷冻、电镜成像与三维重构，可在分子层面揭示生命机制，对新药研发、疾病机理与病毒结构研究具有不可替代的作用。
针对该领域，海光信息与中国科学院生物物理研究所（以下简称“生物物理所”）已建立深度合作关系，重点开展冷冻电镜数据处理流程中关键算法与工具的国产算力适配迁移工作。近日，双方基于海光平台完成了该学科主流软件及自研模型的适配与性能优化，涵盖 MotionCor3、IMOD、CTFFIND4 、RELION 5 以及自研模型DeepETPicker。
在冷冻电镜图像处理的首个关键环节——抖动校正（motion correction）中，凭借海光DTK开发套件良好的生态兼容性，开源的MotionCor3代码成功实现在海光DCU加速器上直接编译与运行。以约1.8 Å分辨率测定的大肠杆菌β-半乳糖苷酶结构图像为样本，系统顺利完成帧间位移校正，并结合CTFFIND4实现了对比传递函数（CTF）估计与像差修正，保障了剂量加权与傅里叶环匹配等关键计算的准确性。这标志着冷冻电镜数据预处理链条在国产算力平台上的可靠落地。
MotionCor3抖动校正
在颗粒识别阶段，我们成功部署了由生物物理所与自动化所联合开发的DeepETPicker模型。该模型基于弱监督学习，可从显微图像中高效筛选数百万蛋白质颗粒。通过代码重构与计算图优化，其在海光DCU上实现了与NVIDIA RTX 4090Ti相当的训练推理性能，展现了国产AI算力支撑前沿科研的强大潜能。
DeepETPicker推理结果
针对综合性分析套件RELION 5，海光团队完成了其国产化适配与优化。团队重点攻克了三维重构中FFT计算显存规划失败的难题，通过“零填充（zero-padding）优化”策略精准优化平移格点，显著提升了FFT规划的稳定性与效率，最终获得分辨率更高、更清晰的三维密度图，推动了全流程的国产化闭环。
RELION5 进行10 Mask creation
从精准抖动校正、像差参数估计到智能颗粒挑选，海光算力现已贯通冷冻电镜数据处理全链路，实现了自主可控、稳定高效的全流程运行。这标志着我们完成了从“使用先进工具”到“掌握先进算力”的关键跨越，推动了我国在生命科学计算领域实现从算法到算力的深度融合。
未来，海光将继续携手生物物理所，深耕冷冻电镜软件生态的国产化与智能化创新，加速对生命奥秘的解析。我们将共同夯实面向生命科学与新药研发的“中国算力”底座，让中国的科研力量在全球结构生物学的舞台上绽放更璀璨的光芒。
