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本家様 https://docs.nvidia.com/clara/index.html
NVIDIA® Clara™ is a platform of AI applications and accelerated frameworks for healthcare developers, researchers, and medical device makers creating AI solutions to improve healthcare delivery and accelerate drug discovery.
Clara’s domain-specific tools, AI pre-trained models, and accelerated applications are enabling AI breakthroughs in numerous fields, including genomics, natural language processing (NLP), imaging, medical devices, drug discovery, and smart hospitals.
(deepL様翻訳)
NVIDIA® Clara™ は、医療提供の改善と創薬の加速を目的とした AI ソリューションを開発する医療開発者、研究者、医療機器メーカー向けの AI アプリケーションおよび高速化フレームワークのプラットフォームです。
Clara のドメイン特化ツール、事前学習済み AI モデル、高速化アプリケーションは、ゲノミクス、自然言語処理（NLP）、画像診断、医療機器、創薬、スマート病院など、数多くの分野における AI の飛躍的進歩を実現しています。「Clara」はNVIDIA が提供する 医療・ライフサイエンス向けの統合ブランドのようで
この枠の中に
Clara Parabricks（ゲノム解析）
Clara Imaging（医用画像AI）
Clara Discovery（創薬）
Clara Holoscan（医療機器向けAI）
らがあるみたい。
ここでは NVIDIA Clara Parabricks を扱います
BWA-MEM
GATK HaplotypeCaller
Mutect2
MarkDuplicates
BaseRecalibrator
DeepVariant
らのツールをGPUで動くように再実装・最適化した「互換版」が提供されます
まぁーGPU版なので相当高速って事らしい。
目下提供されているツールは下記の図の通り https://docs.nvidia.com/clara/parabricks/latest/softwareoverview.html
インストールはdocker imageをpullして使うようです。
ですが、ソースコードは非公開でNVIDIA EULA（使用許諾契約）に基づく利用で、GATKのようなBSDライセンスではない模様。
しかも https://docs.nvidia.com/clara/parabricks/latest/eula.html には
By pulling and using the Parabricks container, you accept the terms and conditions of the NVIDIA AI Product Agreement license.
(deepL翻訳)
Parabricksコンテナをプルおよび使用することにより、NVIDIA AI製品契約ライセンスの利用規約に同意したものとみなされます。とありますので、「git pull」の実行で利用規約に同意って事。ご留意ください。
[root@rockylinux9 ~]# cat /etc/redhat-release
Rocky Linux release 9.7 (Blue Onyx)
[root@rockylinux9 ~]# cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX Open Kernel Module for x86_64 580.126.09 Release Build (dvs-builder@U22-I3-AM02-24-3) Wed Jan 7 22:51:36 UTC 2026
GCC version: gcc version 11.5.0 20240719 (Red Hat 11.5.0-11) (GCC)
[root@rockylinux9 ~]# ls -l /usr/local/cuda*
ls: cannot access '/usr/local/cuda*': No such file or directory <-- cudaライブラリは入れていない
[root@rockylinux9 ~]# nvidia-smi
Mon Feb 23 01:56:18 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.126.09 Driver Version: 580.126.09 CUDA Version: 13.0 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA RTX A2000 Off | 00000000:06:10.0 Off | Off |
| 30% 27C P8 5W / 70W | 15MiB / 6138MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| 0 N/A N/A 1051 G /usr/libexec/Xorg 4MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
[root@rockylinux9 ~]#dockerにあるようにdocker環境を整備します
[root@rockylinux9 ~]# dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
[root@rockylinux9 ~]# dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
[root@rockylinux9 ~]# systemctl enable docker --now
[root@rockylinux9 ~]# curl -s -o /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo
[root@rockylinux9 ~]# dnf install nvidia-container-toolkit
[root@rockylinux9 ~]# systemctl restart docker
[root@rockylinux9 ~]# nvidia-container-cli info
NVRM version: 580.126.09
CUDA version: 13.0
Device Index: 0
Device Minor: 0
Model: NVIDIA RTX A2000
Brand: NvidiaRTX
GPU UUID: GPU-23cc3ee7-31d3-a068-2f61-5aa00052d084
Bus Location: 00000000:06:10.0
Architecture: 8.6
[root@rockylinux9 ~]#Parabricks Dockerイメージを入手します
[root@rockylinux9 ~]# docker pull nvcr.io/nvidia/clara/clara-parabricks:4.6.0-1
[root@rockylinux9 ~]# docker images
i Info → U In Use
IMAGE ID DISK USAGE CONTENT SIZE EXTRA
nvcr.io/nvidia/clara/clara-parabricks:4.6.0-1 d0761eb4b992 7.46GB 2.75GB
[root@rockylinux9 ~]#用意したdockerイメージをあとは使うだけ。使い方は
https://docs.nvidia.com/clara/parabricks/latest/tutorials.html
とか
https://docs.nvidia.com/clara/parabricks/latest/toolreference.html
とか参照で
GPU指定で
[saber@rockylinux9 ~]$
IMAGE ID DISK USAGE CONTENT SIZE EXTRA
nvcr.io/nvidia/clara/clara-parabricks:4.6.0-1 d0761eb4b992 7.46GB 2.75GB
[saber@rockylinux9 ~]$
[saber@rockylinux9 ~]$ docker run --rm --gpus '"device=0"' nvcr.io/nvidia/clara/clara-parabricks:4.6.0-1 pbrun --version
Please visit https://docs.nvidia.com/clara/#parabricks for detailed documentation
pbrun: 4.6.0-1
[saber@rockylinux9 ~]$「--gpus」に「 '"device=0"'」と指定してID:0のGPUを指定する。複数の場合は「 '"device=0,1"'」となる
あるいは
[saber@rockylinux9 ~]$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 docker run --rm --gpus all nvcr.io/nvidia/clara/clara-parabricks:4.6.0-1 pbrun --versionと「CUDA_VISIBLE_DEVICES=0」でGPUを環境変数で指定して、「--gpus all」で流す. 複数のGPUの場合は「CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1」となります.
簡単にはdocker から Apptainer(Singularity) イメージを作って使うとかでしょうか
[root@rockylinux9 ~]# dnf install apptainer
[root@rockylinux9 ~]# apptainer build parabricks.sif docker://nvcr.io/nvidia/clara/clara-parabricks:4.3.1-1
[root@rockylinux9 ~]# ls -lh parabricks.sif
-rwxr-xr-x. 1 root root 2.0G Feb 23 03:20 parabricks.sif
[root@rockylinux9 ~]# cp parabricks.sif /appsテスト
apptainer(Singularity)で GPU を使うので「--nv」を入れます。
特定のGPUを使いたい場合は、「CUDA_VISIBLE_DEVICES=0」を先頭に入れます。「=0」は１番目のGPUで「=1」は２番目のGPUとなります
[saber@rockylinux9 ~]$ apptainer run --nv /apps/parabricks.sif pbrun --version
Please visit https://docs.nvidia.com/clara/#parabricks for detailed documentation
pbrun: 4.3.1-1
[saber@rockylinux9 ~]$slurmなら
#!/bin/bash
#SBATCH --gres=gpu:1
apptainer run --nv /apps/parabricks.sif ...とする。
