在 Deepcell 期间，负责设计、开发并扩展一套超高性能的细胞图像分类与智能筛选平台。该平台允许生物学家与药物学者依托细胞表面粗糙形态学特征在极短的时间内对细胞群落进行分析、分类并进行物理筛选归类，在实验室硬件仪器和云端深度学习集群之间搭建起了高效运转的桥梁。

核心工程优化与算力加速

我们在平台建设中的核心研发方向是最大化模型吞吐量、极力压低云端算力开销、并建立极其稳健的超低延迟推理通道。

1. 超高吞吐量实时流处理通道

为了处理由实验室硬件设备实时采集产生的细胞图像数据流，我们建立了一条高度硬件加速的并行流式推理流水线，贯穿采集、量化推理、服务化分发至终端二维可视化：

[图 1: 实时 AI 推理加速管道流程图]
在线热路径TensorRT INT8 · 动态批处理 · GPU 队列离线编译ONNX → TensorRT INT8 · PTQ 校准显微硬件数据队列并行预处理PyTorch 模型EmbeddingsUMAP 终端

管道加速逻辑（示意）： 实时热路径为：光学硬件 → 数据队列 → 并行 CV 预处理，自左侧进入 Triton 在线层，由 TensorRT INT8 引擎输出嵌入向量，再经 UMAP 终端展示。训练得到的 PyTorch 模型亦自左侧注入离线编译层，在发布阶段完成 ONNX → TensorRT INT8（PTQ 校准），产物供在线层加载 serving，不在热路径重复执行。

2. 加速分布式模型训练

为了在 GCP 上高效训练 CNN / Vision Transformer 等大型模型，并在大规模抢占式 TPU Pods 上控制算力成本，我们搭建了带快照容错与图编译加速的分布式训练栈：

[图 2: 分布式 TPU 训练与容错调度流程图]
任务队列 · 实例分派CNN / ViT 并行训练快照持久化 · 容错重启抢占中断后无损恢复形态学训练集TPU Podstorch.compilePyTorch 模型

训练加速逻辑（示意）： 形态学训练集经抢占式调度器分派至 GCP **TPU Pods** 并行训练；实例被抢占时，快照队列驱动容错重启（绿色回路），训练不中断。训练侧启用 torch.compile 进行图编译与算子融合，产物供图 1 离线编译层加载。

  • TPU 训练实例调度：在 GCP 谷歌云平台上调优超大模型（CNN，Vision Transformers）。为节省开销，设计了基于抢占式 TPU Pods 的分布式训练任务调度器，构建了自动状态持久化快照队列以及容错自动重启恢复层，从而在云端实例被强制中断时能够无损恢复。
  • PyTorch 图编译：在训练侧启用 torch.compile，对计算图进行编译与算子融合，优化内存访问与 kernel 调度，使整体训练耗时缩短了 35%。

3. 高吞吐模型推理与量化压缩

  • ONNX 与 TensorRT 编译：将训练好的 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式，并在 NVIDIA GPU 生产环境中使用 NVIDIA TensorRT 进行推理侧深度优化编译。
  • INT8 模型量化：实现了基于校准集的训练后量化 (PTQ) 策略，将模型压缩为 INT8 精度。在把细胞分类精度损失死磕在原始 FP32 基准 0.1% 以内的前提下，将 GPU 推理吞吐效率提升了 4 倍。
  • Triton 模型推理服务化：利用 NVIDIA Triton Inference Server 对优化后的模型进行承载。通过配置动态批处理（Dynamic Batching）、多模型并发加载以及 CUDA 共享内存队列，在应对高频仪器遥测流时达成了亚毫秒级的极限响应时间。
  • 终端 UMAP 二维投影：将 Triton 输出的嵌入向量经 UMAP 降维映射至二维形态空间，在仪器终端实时渲染，供研究人员即时判读与圈选。

4. 数据管道与嵌入向量工程

  • 仪器实时数据对接：构建了低延迟实时数据读取队列，直接对接显微硬件的图像输出。利用实时计算机视觉库进行实时图像校正与数据增强，在线提取深度语义嵌入向量 (Embeddings)。
  • 向量检索体系：搭建了高性能向量检索索引，用于离线存储与检索数千万历史形态学向量数据；与上文实时管道的终端 UMAP 展示分工互补，并确保在模型结构或参数迭代时，老版本向量依然能与新网络模型保持兼容或低成本映射。